深度学习与大模型精通之路!(附学习资料)
- 2026-02-24 13:55:23
深度学习与大模型精通之路!(附学习资料)深度学习是大模型的基础，大模型就是数量级非常大的深度学习神经网络模型搭建形成 大模型入门需要学习的内容比较多，寻找系统全面的学习教程有助于提升学习效率 如果你想要成为一名全栈的大模型开发工程师，那这一期的内容非常适合你，建议学习这个教程之前，有一定的机器学习和深度学习基础 这一期主要是给大家推荐一个从深度学习到大模型精通的教程 这个教程的具体内容如下： 第一章：基础篇 这一部分主要是介绍经典的机器学习算法，包括线性模型，逻辑回归，决策树和支持向量机，K-means聚类和主成分分析等，然后介绍深度学习基础内容，从感知机到多层神经网络，神经网络的前向传播，激活函数和反向传播，权重初始化，归一化和正则化等内容 
第二章：神经网络 这一部分首先介绍CNN模型，CNN主要包括卷积层，池化层和全连接层，要了解CNN各个网络层的结构和具体的作用是什么，然后介绍序列模型，包括RNN和LSTM模型，时间序列模型是大模型的一类重要模型，最后介绍深度学习中的一些优化技巧 
第三章：NLP与Transformer 这一部分先介绍NLP相关的内容，NLP要解决什么问题，然后介绍Transformer相关的内容，比如注意力机制，基于Transformer架构设计的模型，包括Encoder-only的Bert模型，Decoder-only的GPT系列模型和采用Encoder-Decoder架构的T5模型 
第四章：大模型核心 这一部分介绍大模型的核心内容，从大模型的预训练开始，数据格式是什么样的，如何准备大量的预训练数据，然后介绍高效微调PEFT，各种高效微调的技巧，比如Lora微调，还有强化学习偏好训练的内容，提示词工程的内容，如何写出一个好的提示词，还有架构与工具，多模态相关的内容，内容非常的全面，建议仔细阅读，都是核心干货 
第五章：RAG与Agent 这一部分介绍召回检索增强RAG技术，RAG是减少大模型幻觉的一个重要技术，如何准确计算向量相似度，提升召回的准度是一个重要的研究内容，然后介绍一下高级RAG的框架技术路线，再介绍Agent模式的元素，生成级应用的Agent有哪些 
第六章：MLOps与生产工程 这一部分介绍大模型的分布式训练，大模型参数了太大，一台服务器显存和内存都不够用，然后介绍模型服务的内容，模型训练过程中监测，大模型如何进行全方位的评测，基础设施部署等 
第七章：实战项目 这一部分主要介绍大模型相关的实战项目，完成这个项目，基本上就能达到大模型实习生的标准，后续再进行针对性学习即可，这里的项目是端到端企业级RAG与微调流水线，项目内容丰富，而且可拓展性强，可以自己思考后续如何改进这个项目 
上面的内容覆盖了从深度学习到大模型的内容，内容很全面，适合有一定基础的同学进行学习，能够帮助你成长为优秀的大模型开发工程师，如果完全零基础，可以去看往期推荐的大模型入门教程的内容 上述资料获取： 1. 关注本公众号 2. 发送口令“大模型开发”领取（人工回复可能有时差，都会发给大家的，不用着急
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