零基础入门大语言模型

学习大语言模型的核心在于对以下数学概念的掌握：

有了数学基础之后，进入机器学习的世界是理解大语言模型的重要前提。deeplearning.ai 提供了非常好的 机器学习 专项课程（Machine Learning Specialization）：

Machine Learning Specialization
- 课程1：Supervised Machine Learning: Regression and Classification
  - 讲解机器学习的基本概念，线性回归、逻辑回归等基础算法。
- 课程2：Advanced Learning Algorithms
  - 学习深层次的机器学习算法，如树模型、聚类算法等。
- 课程3：Unsupervised Learning, Recommenders, Reinforcement Learning
  - 非监督学习和强化学习的概念，对未来理解复杂模型有帮助。

掌握了机器学习基础后，进入深度学习是进一步学习大语言模型的关键。deeplearning.ai 的 深度学习专项课程（Deep Learning Specialization） 是入门的理想选择。

Neural Networks and Deep Learning
- 学习神经网络的基本构建模块：前向传播、反向传播、激活函数。
Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization
- 学习如何调整超参数、正则化和优化深度神经网络，帮助你构建更高效的模型。
Structuring Machine Learning Projects
- 讲解如何设计和优化机器学习项目，对未来项目实践非常重要。
Convolutional Neural Networks
- 介绍卷积神经网络（CNN），虽然主要用于图像处理，但对理解神经网络的深层次概念有帮助。
Sequence Models
- 专注于处理序列数据的模型，如 RNN 和 LSTM，这是大语言模型的前置基础。

自然语言处理（NLP）是大语言模型的直接应用领域。在完成深度学习的基础课程后，进入 NLP 领域的学习。deeplearning.ai 提供了 Natural Language Processing Specialization。

Classification and Vector Spaces
- 学习文本分类、Word2Vec 等将文本数据转化为向量表示的技术。
Sequence Models in NLP
- 学习 RNN、LSTM 等模型如何在自然语言处理中工作，特别是对序列数据进行处理。
Attention Models
- 介绍 Attention 机制，这是大语言模型（如 GPT、BERT）的核心。
Transformers and Question Answering
- 学习 Transformer 模型，它是目前大多数先进 NLP 模型的基础，包括 GPT、BERT 等。

经过以上的学习，你已经具备了理解和应用大语言模型的基础。deeplearning.ai 还提供了专门针对大语言模型的课程：

Generative AI with Large Language Models (LLMs)
- ChatGPT Prompt Engineering for Developers
  - 学习如何编写有效的 prompt 来与大语言模型互动，提高模型的生成效果。
- Building Applications with LLMs
  - 学习如何将大语言模型应用到实际项目中，如对话系统、代码生成等。
Hugging Face Transformer 教程
- 学习如何使用 Hugging Face 平台上的预训练模型，微调和部署你的大语言模型。

在学习了理论之后，动手实践是非常重要的步骤。你可以选择以下项目方向进行实践：