不废话，直接上干货——
什么是模型？
通俗地讲，模型是一个基于神经网络构建好的处理器，比如函数y=F(x)，它能够根据输入x，产生相应的预测y或者输出内容y。
什么是训练？
通过输入数据并监督输出结果来不断地调节每个神经元的参数，从而最终训练出输出结果与实际偏差最小的模型。
模型中有多层神经网络，每层神经网络有很多神经元，如同多层嵌套函数，而每个神经元，每个嵌套函数，可以理解为一个函数y=F(x)，它可以通过调整参数来控制输出。
什么是大模型？
大模型是使用大规模数据和强大计算能力训练出来的具有大量参数的深度学习模型。
0****1
训练数据****大
以GPT-3为例，采用了45TB的文本数据进行训练，即便是清洗之后也有570GB。
0****2
架构规模大
大模型往往采用了非常深的神经网络架构，比如基于Transformer的模型，其中包含了多层编码器和解码器堆叠而成的复杂结构。
0****3
参数规模****大
大模型拥有极其庞大的参数数量，从数亿到数千亿不等，例如GPT-3有大约1750****亿个参数，而更近期的模型如阿里云的通义万相系列，参数量更是达到了万亿级别。
0****4
算力需求****大
由于模型尺寸巨大且需要处理大量数据，因此对计算资源（如GPU、TPU）的要求极高，训练一个大型语言模型可能需要成百上千块高端图形处理器协同工作数周甚至数月的时间。
AI大模型正在渗透到生活的方方面面，在DeepSeek效应的推动下，AI的发展已经从单纯的技术突破，不断向各个不同的垂直场景加快普及和沉淀。
在医疗健康领域，人工智能系统可以通过分析用户病情描述、医疗影像（如X光、CT等）来辅助医生诊断疾病。
复旦大学附属中山医院引入“神农”大模型，北京儿童医院上线儿科大模型“福棠·百川”，浙江大学邵逸夫医院AI医疗矩阵、清华人工智能医院、蚂蚁集团与仁济医院泌尿外科智能体（RJUA）……
智能辅导系统，可以根据学生的学习进度、知识掌握情况等，为学生提供个性化的学习计划和辅导，例如通过分析学生的作业和测试成绩，发现学生的薄弱环节，推荐针对性的学习资源。
在制造业和工业，拓斯达通过华为云天筹求解器优化工业机器人零部件切割方案，设计时间缩短，原材料利用率倍增；明惠电子引入盘古计算机视觉大模型，实现电子元件焊缝缺陷AI质检，效率提升……
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3. 97 道 LLMs 真题：聚焦大型语言模型高频问题
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路线图涵盖 5 大核心板块，从基础到进阶层层递进：一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。
L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代
L1阶段：了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析，学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。
L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊
L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。
L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计
L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。
L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署
L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。
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