零基础入门大语言模型

阶段 1：数学基础

学习大语言模型的核心在于对以下数学概念的掌握：

1. 线性代数（矩阵、向量、矩阵乘法、特征值与特征向量）
2. 微积分（导数、偏导数、链式法则）
3. 概率与统计（条件概率、贝叶斯定理、期望值、方差）
4. 优化（梯度下降、凸优化）

推荐学习资源：

• “Mathematics for Machine Learning” 专项课程（由 Coursera 提供）：它是入门机器学习相关数学基础的课程，涵盖线性代数、微积分和概率。

• 3Blue1Brown YouTube 频道：通过视觉化的数学讲解来学习线性代数和微积分。

阶段 2：机器学习基础

有了数学基础之后，进入机器学习的世界是理解大语言模型的重要前提。deeplearning.ai 提供了非常好的 机器学习 专项课程（Machine Learning Specialization）：

1. Machine Learning Specialization
   • 课程1：Supervised Machine Learning: Regression and Classification
     • 讲解机器学习的基本概念，线性回归、逻辑回归等基础算法。
   • 课程2：Advanced Learning Algorithms
     • 学习深层次的机器学习算法，如树模型、聚类算法等。
   • 课程3：Unsupervised Learning, Recommenders, Reinforcement Learning
     • 非监督学习和强化学习的概念，对未来理解复杂模型有帮助。

阶段 3：深度学习

掌握了机器学习基础后，进入深度学习是进一步学习大语言模型的关键。deeplearning.ai 的 深度学习专项课程（Deep Learning Specialization） 是入门的理想选择。

1. Neural Networks and Deep Learning
   • 学习神经网络的基本构建模块：前向传播、反向传播、激活函数。
2. Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization
   • 学习如何调整超参数、正则化和优化深度神经网络，帮助你构建更高效的模型。
3. Structuring Machine Learning Projects
   • 讲解如何设计和优化机器学习项目，对未来项目实践非常重要。
4. Convolutional Neural Networks
   • 介绍卷积神经网络（CNN），虽然主要用于图像处理，但对理解神经网络的深层次概念有帮助。
5. Sequence Models
   • 专注于处理序列数据的模型，如 RNN 和 LSTM，这是大语言模型的前置基础。

阶段 4：自然语言处理（NLP）

自然语言处理（NLP）是大语言模型的直接应用领域。在完成深度学习的基础课程后，进入 NLP 领域的学习。deeplearning.ai 提供了 Natural Language Processing Specialization。

1. Classification and Vector Spaces
   • 学习文本分类、Word2Vec 等将文本数据转化为向量表示的技术。
2. Sequence Models in NLP
   • 学习 RNN、LSTM 等模型如何在自然语言处理中工作，特别是对序列数据进行处理。
3. Attention Models
   • 介绍 Attention 机制，这是大语言模型（如 GPT、BERT）的核心。
4. Transformers and Question Answering
   • 学习 Transformer 模型，它是目前大多数先进 NLP 模型的基础，包括 GPT、BERT 等。

阶段 5：大语言模型（LLM）

经过以上的学习，你已经具备了理解和应用大语言模型的基础。deeplearning.ai 还提供了专门针对大语言模型的课程：

1. Generative AI with Large Language Models (LLMs)

   • ChatGPT Prompt Engineering for Developers
     • 学习如何编写有效的 prompt 来与大语言模型互动，提高模型的生成效果。
   • Building Applications with LLMs
     • 学习如何将大语言模型应用到实际项目中，如对话系统、代码生成等。

2. Hugging Face Transformer 教程

   • 学习如何使用 Hugging Face 平台上的预训练模型，微调和部署你的大语言模型。

阶段 6：项目实践与大语言模型安全

在学习了理论之后，动手实践是非常重要的步骤。你可以选择以下项目方向进行实践：

• 训练自己的 GPT 模型：微调现有的大语言模型用于特定的任务，如对话生成、问答系统。
• 大语言模型的安全性研究：研究大模型在网络安全领域的应用，如对抗攻击、模型毒化、隐私保护等。