大数据最新大模型学习路线与建议_大模型学习路径

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• • 第一章 深度学习基础
    • 第二章 智能对话系统基础
    • 第三章 大模型基础
    • 第四章 大模型应用实践
    • 第五章 大模型实战项目

第一章 深度学习基础

深度学习基础
深度学习经典模型解析
深度学习模型优化策略解析
深度学习GPU原理与应用方法
深度学习GPU并行训练策略解析
深度学习模型多GPU训练实战

第二章 智能对话系统基础

智能对话系统综述
多轮对话系统架构解析
QA系统架构解析
知识图谱系统架构解析
KBQA系统架构解析
生成式对话系统架构解析
智能对话系统发展展望
知识图谱系统实战

第三章 大模型基础

大模型技术概述
GPT 系列模型核心原理详解（GPT1/GPT2/GPT3/GPT4/InstructGPT）
LLaMA 系列模型核心原理详解（LLaMA/Alpaca/Vicuna/BaiChuan/LLaMA2/BaiChuan2）
LLaMA 系列模型源码详解
BLOOM 系列模型核心原理详解（BLOOM/BLOOMZ）
ChatGLM 系列模型核心原理详（ChatGLM/ChatGLM2）
Langchain 框架核心原理详解
Langchain-LLM部署应用实战

第四章 大模型应用实践

大模型微调概述

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

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