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2024年OpenAI吹响"大模型主导未来变革"的号角,掌握AI大模型技术已成为职业发展的关键突破口。本计划融合学习理论与实战路径,助您30天内系统掌握大模型核心技术。
第一阶段:基础筑基(第1-7天)
第1-3天:AI大模型认知与开发环境配置
- 核心概念学习(每日2小时)
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- 理解Transformer架构与注意力机制
- 掌握预训练-微调范式差异
- 学习大模型在NLP/CV领域的应用场景
- 开发环境搭建(每日1小时)
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- 安装Python 3.8+、CUDA 11.7
- 配置PyTorch/TensorFlow框架
- 部署Hugging Face Transformers库
第4-7天:核心组件实践
- 模型量化技术(每日3小时)
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- 对比量化/剪枝/蒸馏的优劣势
- 实践AWQ量化方案解决outlier问题
- 运行LLM.int8()推理加速实验
- 基础模型调用(每日2小时)
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- 使用BERT完成文本分类任务
- 实现GPT-2的文本生成
- 部署Hugging Face Pipeline
第二阶段:核心技术突破(第8-18天)
第8-12天:高效微调技术
- 微调方法实践(每日4小时)
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- 使用LoRA微调ChatGLM模型
- 实现P-Tuning v2参数优化
- 医疗数据领域适配实战
- 提示工程精要(每日1小时)
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- Chain-of-Thought提示设计
- 多轮对话系统构建
第13-18天:企业级应用开发
- 项目开发实战(每日4小时)
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- 基于LangChain构建知识库问答系统
- 开发电商虚拟试衣AI应用
- 实现SD多模态文生图程序
- 性能调优(每日1小时)
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- 模型剪枝实战(移除20%参数)
- RLHF奖励模型部署
第三阶段:高阶实战(第19-28天)
第19-23天:前沿模型解析
- 开源模型深度应用(每日4小时)
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- 精读LLaMA2论文并部署中文版
- 复现Alpaca训练过程
- GLM-130B多卡推理实践
- 论文带读训练营(每日1小时)
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- 解析《Attention is All You Need》
- 精读PaLM技术报告
第24-28天:企业项目实战
三套完整项目闭环开发(每日5小时)
- 聊天机器人系统开发(Flask+React+LLaMA)
- 智能对话系统实现(包含意图识别模块)
- 大模型API服务化部署(Docker+K8s)
第四阶段:知识整合(第29-30天)
知识体系构建
- 整理技术笔记与代码库(GitHub归档)
- 构建个人作品集:
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- 技术博客(至少3篇实战解析)
- 项目Demo视频展示
- 制定持续学习计划:
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- 每月精读2篇顶会论文
- 参与Kaggle大模型竞赛
每日学习模板(高效执行建议)
时间段 | 内容安排 | 产出要求 |
---|---|---|
8:00-10:00 | 理论学习(论文/课程) | 思维导图笔记 |
10:30-12:00 | 代码实践 | GitHub提交记录 |
14:00-16:00 | 项目开发 | 功能模块完成 |
16:30-18:00 | 调试优化 | 性能提升报告 |
20:00-21:00 | 次日计划 | 任务清单制定 |
学习资源包
- 必读论文:
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- LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models
- LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models
- 工具集:
-
- 模型部署:vLLM, Text Generation Inference
- 可视化:Weights & Biases, TensorBoard
- 实战数据集:
-
- 医疗对话数据集:MedDialog
- 中文指令数据集:COIG
进阶
大模型书籍推荐
- 大模型书籍01 :Llama大模型实践指南
- 大模型书籍02 :大规模语言模型:从理论到实践(第2版)
- 大模型书籍03 : 从零开始构建大模型
- 大模型书单 : 一条线速通大模型
二、视频推荐
吴恩达大模型公开课,该课程针对基础稍好人群吴恩达AndrewNg
李宏毅大模型公开课,该课程针对零基础者生成式AI教程
清华大模型公开课,从入门到实战刘知远团队大模型公开课全网首发
斯坦福大学公开课,2025年春从零开始的语言模型|CS336
结语:成为大模型时代的领跑者
通过这30天的150小时高强度训练,您将掌握从模型微调到企业级部署的全链路能力。正如大模型正在构建"AI基础设施",这项技能将成为您职业发展的核心杠杆。
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