学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。对于新手来说,可以参考以下建议:
1. 完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2. 如果您想从零开始,可以参考 GPT1 到 Deepseek R1 所有公开论文 The 2025 AI Engineer Reading List 。其中我们挑选了 50 篇论文/模型/博客,涉及人工智能工程的 10 个领域:LLMs、基准、提示、RAG、代理、CodeGen、视觉、语音、扩散、微调。
3. 对于微调(Finetuning)方面,假设您已经按照上述说明准备了训练数据。使用 OpenAI CLI 开始微调工作,从 BASE_MODEL 开始选择基本模型的名称(ada、babbage、curie 或 davinci),您可以使用后缀参数自定义微调模型的名称。每个微调工作都从一个默认为 curie 的基本模型开始,模型的选择会影响模型的性能和运行微调模型的成本。开始微调作业后,可能需要一些时间才能完成,具体取决于模型和数据集的大小。
2025-02-15