AI大模型是指参数量巨大的深度学习模型,通常包含数十亿甚至数千亿个参数,通过海量数据训练具备强大的特征提取和模式识别能力。这类模型就像一个"超级大脑",能理解人类语言、回答问题、写作、绘画、编程等多项任务。
常见的大模型类型包括:
1. 一模多用:一个模型可同时完成写作、对话、翻译、绘图、编程等多项任务
2. 学习能力强:具备少样本学习和零样本推理能力,适应速度快
3. 通用性强:能处理复杂问题,显著提高项目质量
4. 跨平台支持:支持开源,拥有丰富的预训练模型资源
```python
基础环境配置示例
import tensorflow as tf
import torch
import pandas as pd
```
1. 需求分析与数据准备
2. 模型选择与构建
3. 模型训练
4. 模型优化与评估
AI大模型领域主要分为4个方向:
1. 数据方向:大模型数据工程师(数据爬取/清洗/ETL等)
2. 平台方向:大模型平台工程师(分布式训练/集群管理)
3. 应用方向:大模型算法工程师(搜索/推荐/对话机器人等)
4. 部署方向:大模型部署工程师(推理加速/跨平台部署)
1. 清华大学DeepSeek课程:涵盖RNN、CNN等神经网络核心知识
2. CSDN博客教程:提供从零基础到精通的详细学习路径
3. 知乎专栏:包含行业岗位需求分析和学习路线规划
4. 百度百家号:详细讲解大模型应用开发全流程
1. 直接选择应用方向而忽视基础
2. 认为算法工程师只需调参,实际包含大量环境配置和数据分析工作
3. 忽视数据准备阶段的重要性
4. 过早追求模型复杂度而忽略业务需求匹配
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