＜AI大模型学习＞------《人工智能AI》
一、AI大模型通识
1.AI介绍
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。 是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量， 是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是智能学科重要的组成部分，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能是十分广泛的科学，包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理、专家系统、机器学习，计算机视觉等。
人工智能大模型带来的治理挑战也不容忽视。 马斯克指出，在人工智能机器学习面具之下的本质仍然是统计。 营造良好创新生态，需做好前瞻研究，建立健全保障人工智能健康发展的法律法规、制度体系、伦理道德。 着眼未来，在重视防范风险的同时，也应同步建立容错、纠错机制，努力实现规范与发展的动态平衡。
1.1为什么要学AI？
01 大模型技术实现AI技术普惠
02 AI技术门槛显著降低
03 非技术背景人员如何使用AI赋能行业
04 未来只有两类人：懂AI和不懂AI的人
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AI是第四次工业革命
通义千问大模型官网地址链接 -
AI能力走入日常生活
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Prompt工程
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大模型的API服务
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AI学习技术平台
魔搭上的各种开源大模型开箱即用 魔搭平台地址链接
魔搭社区3分钟创建可针对行业定制的Agent
未来只有两种人：懂AI和不懂AI的人
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归纳总结
2.什么是AI？
01 什么是AI
02 AI的四次浪潮
03 GPT时代的AI发展现状以及未来的挑战
2.1AI的定义与起源
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AI的定义
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图灵测试
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第一次浪潮：符号主义
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第二次浪潮：机器学习与神经网络
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第三次浪潮：深度学习
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第四次浪潮：GPT和大型预训练模型
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GPT时代的AI发展现状以及未来的挑战
2.2几次技术发展介绍
01 机器学习
02 深度学习
03 大模型：GPT引发的大模型热潮
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概念介绍
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技术探讨
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应用场景
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基本概念
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神经网络深入
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流行框架
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行业应用
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技术突破
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应用场景
2.3大模型对AI生产范式的改变
01 小模型应用开发范式
02 大模型应用开发范式
03 就业市场对人才需求的变化
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小模型应用开发范式
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大模型应用开发范式
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基座模型选取
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模型微调
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模型部署
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AI技能的重要性
3.怎么学AI？
01 通过优质视频课程学习
02 通过参加AI相关比赛学习
二、AI大模型应用搭建
1.什么是Gen AI？
01 Gen AI定义
02 Discriminative AI定义
03 Gen AI 和 Discriminative AI对比
04 二分类任务上的Gen AI与Discriminative AI
1.1Gen AI和Discriminative AI的区别
- Gen AI定义
- 语言类 Gen AI代表------LLM
- 图像类 Gen AI代表------SD
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Discriminative AI定义
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Gen AI和Discriminative AI的对比
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二分类任务上的Gen AI与Discriminative AI
1.2语言类Gen AI
01 Transformer简介
02 模型简介
03 应用场景
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Transformer简介
- Attention机制
- Transformer模型结构详解
- Transformer的优势
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模型简介
- LLaMA2
- GPT
- 通义千问
- 其他模型等
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应用场景
- Writing
- Reading
- Chatting
1.3图片类Gen AI
01 Stable Diffusion技术讲解
- 稳定扩散的基本概念
- 稳定扩散在图片Gen AI中的应用与webui介绍
02 lora模型简介及训练流程
- Lora简介
- Lora数据准备
- Lora训练与结果评估
03 应用场景
- 使用Lora生成图像
- 实际文生图与图生图应用
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稳定扩散的基本概念------什么是扩散模型
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稳定扩散的基本概念------什么是Stable Diffusion
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稳定扩散在图片Gen AI中的应用
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Stable Diffusion---webui
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Stable Diffusion---webui安装
秋葉aaaki中文整合包链接
Linux系统webui安装地址链接
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Lora简介
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Lora数据准备
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Lora训练与结果评估
秋葉aaaki改良的训练脚本地址链接
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使用Lora生成图像
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文生图与图生图等应用
- 归纳总结
2.模型选择和工具介绍
2.1搭建一个Gen AI应用有两个重要组成部分：Foundation Model 和AI Tools
01 Foundational model选型
02 Foundational model获取
03 常见的AI Tools
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主流模型榜单
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榜单指标含义
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热门模型LLaMA2、通义千问、GPT之间指标点差异解读（截至2023年数据对比）
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模型选型示例
- Hugging Face模型获取
- 魔搭模型获取
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原生API调用
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模型API封装成langchain调用更多工具
后记：
●本博客基于阿里云开源学习社区资源，是作者学习的笔记记录，仅用于学习交流，不做任何商业用途！
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