现在国内外关于大模型入门教程做的比较好的并不多，这其实也是一件好事，有难度和有门槛才能避免烂大街，现在大模型入门教程热度最高的包括李宏毅老师、吴恩达老师、Datawhale开源社区等
选择合适的入门学习教程，能少走弯路，抓住核心内容，快速达到前沿的水平，甚至是发表大模型相关的论文都是可以的
这一期主要是给大家推荐李宏毅老师的最新课程：大模型入门学习教程
这个教程的主要内容如下（总共11讲）：
第1讲：总体介绍
这一讲主要介绍现在大模型作为生成式人工智能，其发展的历史过程，以及大模型落地的主要应用方向，了解大模型主要学习什么内容，难度不大，简单看一下就行
第2讲：提示词和AI代理人
首先介绍什么是提示词工程，提示词就是人类和大模型交互的语言，对于大模型的引导需要通过提示词来完成，然后介绍如何引导模型进行思考，比如COT是什么，在模型训练过程中提供额外信息
第3讲：生成策略
同一个问题，多次询问大模型，大模型会给出不同的回答，如何提高回复的准确率以及稳定性，是一个重要的大模型生成策略。了解大模型的生成概率与什么有关，比如top_p, top_k，temperature等
第4讲：深度学习和Transformer
这一部分先介绍一些深度学习基础内容，大模型的模型都是深度学习模型，了解深度学习中基础内容是有必要的，比如损失函数，反向传播，梯度下降等，然后介绍大模型的基础框架transformer，transformer模型结构一定要非常熟悉，很重要
第5讲：大模型评估和道德问题
这一部分先介绍大模型的评估标准，现在有很多benchmark从各个方面来评测大模型的不同能力，评估指标很多，开源的模型往往会选择有利于自己的指标进行展示，然后介绍大模型中存在的道德问题，因为大模型不能随意生成一些不符合道德社会文明的内容
第6讲：AI的可解释性
给大模型一个输入，只能得到一个输出，但是我们并不清楚大模型的思考过程是怎么样的，这个问题，大模型是怎么思考的，提升大模型的可解释性有助于后续研究如何提升大模型的推理性能，像COT就是显式展示大模型的思考过程，然后还可以让语言模型来解释语言模型
第7讲：视觉大模型
常说的大模型，都指的是文本大模型，输入是文本，输出也是文本，而现实世界中，可能我们的输入既有文本，又有图片和视频，输出也可能是多样化的，视觉大模型就是能解决文本和视觉两种模态的大模型
第8讲：GPT-4o
前面都是关于大 模型的理论，这一部分是拆解一个完整的大模型是怎么样的，以GPT-4o为例进行说明，GPT-4o是首个端到端多模态通用模型，是迈向AGI的一步，能够实现文本，音频和图片的多模态交互
上面就是大模型的入门教程的所有内容，学完这些可以去看看关于大模型微调，大模型训练，大模型推理加速，RAG和Agent等相关的内容，后面最好整一两个项目来实践一下
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落地AI应用绝对不是写几个prompt，调几个API就能搞定的，企业真正需要的，是能搞定这三项核心能力的人：
✅RAG：融入外部信息，修正模型输出，给模型装靠谱大脑
✅Agent智能体：让AI自主干活，通过工具调用（Tools）环境交互，多步推理完成复杂任务。比如做智能客服等等……
✅微调：针对特定任务优化，让模型适配业务
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学习如何利用领域数据（如制造、医药、金融等）进行模型定制，提升任务准确性和效率。
RAG应用开发
- 深入理解检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术，构建高效的知识检索与生成系统。
- 应用于垂类场景（如法律文档分析、医疗诊断辅助、金融报告生成等），实现精准信息提取与内容生成。
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