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AI大模型真的很水!无非就这点东西! 前阵子帮学弟辅导转行进大模型行业,真的被他的“硬磕精神”气笑了! 他纯零基础,听人说学大模型必须先啃透数学,就天天背线代、概率论,甚至把Transformer的公式贴满书桌,非要“从根上搞懂”。 结果折腾了一个半月,别说做项目了,连Hugging Face模型都不会下,越学越累,差点要放弃。 我直接把他那些没有的扔了,让他走“实战优先”的学习思路:先别管公式,先动手把模型跑起来看见效果再说! 没想到他照着这个思路冲了3个月,不仅把Transformer结构、预训练后训练、部署优化这些核心内容吃透了,还做出了带RAG功能的智能问答工具,面试时对着框架讲实操,当场就拿到了互联网公司的应用岗offer! 不是说理论没用,而是对新手来说,先实战再补理论的路线,性价比真的高! 其实大模型核心就绕不开这些内容,把下面这十部分吃透,不管是面试还是做项目都够用了,新手直接按这个框架学,少走很多弯路: 1️⃣Transformer 结构 2️⃣主流大模型 3️⃣预训练(Pre-train)过程 4️⃣后训练(Post -train)过程 5️⃣模型压缩与量化 6️⃣专家模型(MoE) 7️⃣RAG 与 Agent 8️⃣部署、分布式训练及推理加速 9️⃣模型评估 1️⃣0️⃣其他结构 其实2026年的大模型生态,早就把核心逻辑梳理得很清晰了!新手根本不用盲目啃理论,只要抓住Transformer、预训练后训练、部署这些核心板块,边实战边深化理解,就能快速上手。 也别再被“大模型门槛高、要懂高深数学”的说法吓住了!大模型核心就那十部分内容,选对“聚焦核心+边练边学”的路线,3个月足够让你从零基础,变成能独立做项目、应对面试的大模型开发者。 与其抱着公式本熬夜emo,不如照着核心框架动手跑通第一个项目。毕竟,能把这些核心内容落地成作品,才是面试和变现的硬通货! #大模型#人工智能#ai#大模型学习#深度学习
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