Chat with Wiki - 如何学习Al

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新手学习 AI 可以按照以下步骤进行：

了解 AI 基本概念：
- 阅读「从这里启程」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。
- 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。
开始 AI 学习之旅：
- 在「入门：AI 学习路径」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。
- 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。
选择感兴趣的模块深入学习：
- AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，可根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。
- 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。
实践和尝试：
- 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。
- 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。
体验 AI 产品：
- 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。
持续学习和跟进：
- AI 是一个快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。
- 考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。

如果是系统学习 LLM 开发，需要涵盖以下多个方面的知识和技能：

掌握深度学习和自然语言处理基础：
- 学习机器学习、深度学习、神经网络等基础理论。
- 掌握自然语言处理基础，如词向量、序列模型、注意力机制等。
- 相关课程：吴恩达的深度学习课程、斯坦福 cs224n 等。
理解 Transformer 和 BERT 等模型原理：
- 了解 Transformer 模型架构及自注意力机制原理。
- 掌握 BERT 的预训练和微调方法。
- 掌握相关论文，如 Attention is All You Need、BERT 论文等。
学习 LLM 模型训练和微调：
- 进行大规模文本语料预处理。
- 熟悉 LLM 预训练框架，如 PyTorch、TensorFlow 等。
- 微调 LLM 模型进行特定任务迁移。
- 相关资源：HuggingFace 课程、论文及开源仓库等。
LLM 模型优化和部署：
- 掌握模型压缩、蒸馏、并行等优化技术。
- 进行模型评估和可解释性研究。
- 实现模型服务化、在线推理、多语言支持等。
- 相关资源：ONNX、TVM、BentoML 等开源工具。
LLM 工程实践和案例学习：
- 结合行业场景，进行个性化的 LLM 训练。
- 分析和优化具体 LLM 工程案例。
- 研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。
持续跟踪前沿发展动态：
- 关注顶会最新论文、技术博客等资源。

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References

了解AI基本概念：首先，建议阅读「[从这里启程](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=blkjooAlLFNtvKJ2)」部分，熟悉AI的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。浏览入门文章，这些文章通常会介绍AI的历史、当前的应用和未来的发展趋势。开始AI学习之旅：在「[入门：AI学习路径](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZYtkwJQSJiLa5rkMF5scEN4Onhd?table=tblWqPFOvA24Jv6X&view=veweFm2l9w)」中，你将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导你了解生成式AI等基础知识，特别推荐李宏毅老师的课程。通过在线教育平台（如Coursera、edX、Udacity）上的课程，你可以按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。选择感兴趣的模块深入学习：AI领域广泛（比如图像、音乐、视频等），你可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。我建议你一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。实践和尝试：理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出你的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎你实践后的分享。体验AI产品：与现有的AI产品进行互动是学习AI的另一种有效方式。尝试使用如ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等AI聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。通过与这些AI产品的对话，你可以获得对AI在实际应用中表现的第一手体验，并激发你对AI潜力的认识。

问：新手如何学习 AI？

持续学习和跟进：AI是一个快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。关注AI领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。考虑加入AI相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他AI爱好者和专业人士交流。

问：怎么系统学习 llm 开发？

学习大型语言模型（LLM）的开发是一个系统性的过程，需要涵盖多个方面的知识和技能。以下是一些建议的学习路径和资源：1.掌握深度学习和自然语言处理基础-机器学习、深度学习、神经网络等基础理论-自然语言处理基础，如词向量、序列模型、注意力机制等-相关课程：吴恩达的深度学习课程、斯坦福cs224n等2.理解Transformer和BERT等模型原理- Transformer模型架构及自注意力机制原理- BERT的预训练和微调方法-掌握相关论文，如Attention is All You Need、BERT论文等3.学习LLM模型训练和微调-大规模文本语料预处理- LLM预训练框架，如PyTorch、TensorFlow等-微调LLM模型进行特定任务迁移-相关资源：HuggingFace课程、论文及开源仓库等4.LLM模型优化和部署-模型压缩、蒸馏、并行等优化技术-模型评估和可解释性-模型服务化、在线推理、多语言支持等-相关资源：ONNX、TVM、BentoML等开源工具5.LLM工程实践和案例学习-结合行业场景，进行个性化的LLM训练-分析和优化具体LLM工程案例-研究LLM新模型、新方法的最新进展6.持续跟踪前沿发展动态-关注顶会最新论文、技术博客等资源