大模型技术基础学习路途 想要学好大模型应该具有哪些才干

“大模型技术的基础学习，是未来在大模型畛域是否站稳脚跟的关键”

随着大模型技术的开展，越来越多的人开局进入大模型畛域，但大模型作为一门技术，因此它的实质上是一个工具，因此这也让学习大模型有了不同的学习方向。

从工具的角度来看，学习一个工具关键有两个方向，一个是经常使用工具，一个是制作工具；而当天咱们关键讲的是后者，也就是怎样制作一个大模型工具，它要求哪些技术基础。

大模型基础技术路途

上方关键从以下几个技术基础解说一下大模型的学习路途：

通常基础

通常基础是一切技术的开局，对学习一门技术来说至关关键，没有通常就无法指点技术的开展方向和成功方法。

什么是通常？

通常其实就是一套形容和处置疑问的方法论，只不过不同的技术有不同的方法，也就是通常。

通常的开展有两种模式，一种是基于通常测验结果总结进去的阅历；二种是以谨严的迷信通常推导出逻辑自洽的处置某个疑问的方法。

比如说，火是人类生活和退化的关键条件之一，而在远古时间人类关于火的认知还比拟艰深，因此那时关于火的通常也比拟基础，比如它可以取暖，可以烤熟食物等；这就是基于阅历的通常基础。

而随着迷信技术的开展，人类关于火的钻研愈加的深化，比如火的外形，火本有形，但又是流体，而这就是基于谨严的迷信钻研和通常推导的结果。

那学习大模型要求哪些通常？

基础通常有，人工自动的概念，机器学习，深度学习，神经网络原理，激活函数，损失函数，正向流传，反向流传等基础通常，对这些基础通常等了解是十分必要的。

有了通常之后就能让你知道大模型无能啥，以及怎样干。

编程基础

编程基础就不用多说了，一切的计算机软件都是基于编程技术开发的，大模型也不例外。

但要求说的是，大模型开发关键经常使用的是Python作为其干流的开发言语，当然并不是说开发大模型必定用python，用其它言语也可以，毕竟言语只是工具，算法才是外围；而算法是脱离计算机言语独立存在的。

还有就是，大模型自身是关键基于Python开发的，但基于大模型构建下层运行可以经常使用其它工程性言语，比如Java，Go，Rust等，当然也可以经常使用Python。

大模型作为一个服务，普通由Python开发，而后封装成对外接口，而后经常使用其它开发言语调用构建下层运行。

深度学习框架

什么是框架？

框架就相似于模具，大模型是一个十分复杂的系统性工程，从0开局构建难度十分大，因此就有了一些开源框架来处置一些基础性上班和一些罕用的工具。

比如说数据处置，在大模型技术中数据处置是十分关键的一环，但面对复杂的数据种类以及数据格局，假设所有自己手动处置将是一个渺小的工程量；因此为了提高开发效率，扫除这些内在搅扰，让技术人员把心理放在大模型的外围节点上，框架就产生了。

还有就是，这些深度学习框架普通会内置一些经典架构的成功，比如Transformer架构，和一些经常出现的神经网络模型，比如CNN和RNN，这样对一些初学者就可以间接经常使用这些工具构建属于自己的大模型。

经常出现的深度学习框架，如PyTorch，Tensorflow等。

特定畛域的常识

大模型是一个十分抽象的技术，但细分下去又有多种不同的方向，比如说人造言语处置，计算机视觉等。

毕竟大模型也是用来处置疑问的，假设大模型没有详细的落脚点，那么它就成为了一个纯通常性质的钻研，这样它就失去了应有的价值。

而不论是人造言语处置，还是计算机视觉都是独立的运行畛域，它们和大模型的相关就是大模型可以作为其钻研的一个方法或手腕，没有大模型也可以钻研人造言语处置和计算机视觉；但人造言语处置和计算机视觉可以应用大模型启动愈加高效的钻研。

因此，假设只是单纯的学习大模型技术，不与这些详细的运行畛域相联合，那么学习大模型技术就失去了应有的意义。

而用大模型去钻研这些运行畛域，或许说用大模型作为处置这些畛域的一个方法，那么就要求有对应畛域的基础常识，只要大模型自身的技术是远远不够的。

人造言语处置所触及的常识有言语剖析，语义剖析，分词，人造言语了解，人造言语生成等。

通常阅历

通常 通常 再通常，关键的事件说三遍！！！

大模型技术是一项实操性很强的技术，或许说任何技术都离不开实操，纯正的通常钻研究竟只是地面楼阁。

从学习方法的角度来说，通常应该与通常相联合，很多人在学习通常的环节中总青睐冲破砂锅问究竟，钻进通常中出不来。

当然，并不是说冲破砂锅问究竟不好，作为技术钻研人员有必定要有冲破砂锅问究竟的信心。

然而，通常一方面是由谨严的迷信逻辑推导进去的，还一局部是依据通常总结和调整的；单纯的钻研通常很难让你真歪了解技术的实质。这也是为什么有些疑问在学习的时刻怎样都想不明确，但等真正去实操的时刻突然之间就释然开朗。

最好的学习模式就是，在了解一些通常的基本概念之后，就上手找个大模型启动实操；而后用实操去验证通常，这样才干明确他人为什么会这样设计，为什么可以这样做，无法以那样做。

钻进通常出不来，并且不肯入手通常的人，就是那种经常钻牛角尖的，通常一套一套的，但啥都干不好；而且最关键的是，这种钻牛角尖的模式往往会事倍功半，造成大功告成。

算法基础

算法的关键性就不用多说了，任何和计算机无关的物品都离不开算法，假设说配件是计算机的身材，那么算法就是计算机的灵魂。

大模型可以说是算法的集大成者，由于大模型是基于谨严的数学通常推导的，而算法是数学在计算机中的载体，退出了算法大模型将不复存在。

以上就是一些学习大模型技术所要求的基础，但并不是所有；大模型技术是人工自动技术的一种成功模式，而人工自动技术是一个多学科交叉的迷信，触及到数学，社会学，哲学，计算机迷信，工程学，控制论等等，甚至包含文学与艺术。

因此，要想学好大模型，技术只是最基础的物品。万丈高楼平地起，全靠有个好地基。

原文链接：​ ​​ ​​