在过去的一年多时间里,我持续关注着大型模型的发展趋势,并且尽可能地进行了尝试和实践。在学习的一过程中,也遭遇了不少问题,可能你也碰到过,比如:
- 小团队如何解决 GPU 与存储空间等资源问题?
- 如何在众多模型中选择合适自己领域的模型并进行优化?
- 如何从 0 到 1 构建一个自己领域内的大模型?
- 将微调后的大模型应用于具体的业务场景,要考虑哪些因素?
- 没有机器学习和深度学习基础,怎么深度使用大模型?
- ......
普通程序员具体该如何下手呢?
困难需要一点点克服,但是找对方法是解决问题的首要条件。我自己是通过以下的四点来调整学习方向的,也分享给你:
首先,持续更新自己的 AI 知识体系,对 AI 的发展和应用情况有一个清楚的认知,来适应 AI 领域的快速变化;
其次,部署一些有代表性的模型产品进行试用,比如 LLaMA、ChatGLM 等,为后面大模型选型打下坚实的基础;
除此之外,掌握一定的机器学习领域最核心的技术原理,比如大语言模型技术原理中的 Transformer 架构、Word2Vec 等等。
最后,积累丰富的实际项目经验,这有助于将理论知识有效地转化为解决具体业务问题的能力,这也正是企业最看重的一项能力。
就如同下面的阶梯形学习台阶一样,一步一个脚印,稳扎稳打,循序渐进地搞定 AI 大模型的实战。
这四点高效学习 AI 大模型实战的方法还是前阿里巴巴高级技术专家「独行老师」分享给我的。最近极客时间邀请他做了一门大模型实战的进阶课程《 AI 大模型实战高手课》,提前看了下介绍和开篇词,好家伙,这可以说是一场 AI 大模型的深度游了,他会带你从最基础的 AI 行业趋势洞察与新技术概览分析入手,到机器学习,逐步过渡到带你从 0 构建大模型,最后进行模型预训练、微调、测评等一站式搞定。
这一套组合拳打下来,不管是在个人技术能力的提升上,还是在寻求为企业引入 AI 技术的最佳路径上,你都能获得很大的突破。