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0获课:bcwit.top/14754/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一、微积分:AI模型的“学习引擎” 微积分是研究变化与累积的数学分支,在AI大模型中扮演着核心角色。其核心思想是通过导数和积分描述函数的变化规律,并将其转化为优化问题的解决方案。 导数与梯度:模型参数更新的指南针 导数的定义:导数描述函数在某一点的瞬时变化率,几何上表现为切线斜率。例如,函数 f(x)f(x) 在点 xx 处的导数 f′(x)f′(x) 表示输入变化对输出的影响程度。 梯度的作用:
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0获课:bcwit.top/15220/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ ——解密AI大模型的底层逻辑与行业应用路径 在人工智能技术高速发展的今天,大模型(Large Language Models, LLMs) 已经成为推动产业智能化的核心引擎。从医疗诊断到金融风控,从工业质检到教育辅导,大模型正在重塑各行各业的工作流程与决策模式。然而,大模型的训练与应用并非“黑箱操作”,其背后蕴含着复杂的算法逻辑与工程实践。将从原理剖析、训练流程、微调策略到行业落地,系统性地解读AI
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0获课:bcwit.top/15177/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 在AI大模型重塑千行百业的今天,企业面临的已不是“要不要用”的选择题,而是“如何用好”的必答题。本文深度解构大模型从实验室到生产环境的全生命周期,覆盖数据工程、模型训练、部署优化、应用监控四大核心环节,提炼出一套可复用的实战方法论。 一、数据工程:构建大模型的“第一性原理” 数据质量直接决定模型上限,实战中需攻克三大难关: 数据采集与清洗 多源异构整合:融合网页文
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0获课:bcwit.top/15189/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 第一章:AI大模型的基础知识与演进1.1 什么是AI大模型? AI大模型(Large AI Models)通常指参数量达到数十亿甚至上万亿级别的深度学习模型。这些模型通过大规模数据进行预训练,具备强大的泛化能力和迁移学习能力。代表性的模型包括GPT系列、BERT、T5、PaLM、LLaMA等。 1.2 大模型的发展历程 早期阶段(2018年前):以CNN、RNN为主,模型规模较小。 Transformer崛起(2017-2019):Transformer架构提出,成为后续大模
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1获课:http://www.bcwit.top/14637/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一、课程核心亮点(一)零基础友好,循序渐进课程从最基础的数学知识(如线性代数、概率论)和编程基础(Python 语法)讲起,逐步引入人工智能、机器学习的基础概念,再过渡到 AI 大模型的核心理论与技术。每一个知识点都经过精心拆解,配合生动形象的比喻和实际案例,让复杂的技术原理变得通俗易懂,确保零基础学员也能轻松跟上学习节奏,稳步构建知识体系。(二)理论与实践深度融
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2🔥 想入行AI大模型却不知道学什么?龙腾亚太官方课程大纲来了! 学完拿下《生成式AI与大模型核心技术开发与应用工程师》证书! 🚀 3大模块+12项硬核技术,彻底掌握大模型开发全流程!📌 模块一:基础理论与技术演进 ✅ AIGC技术发展史:从GPT-1到GPT-4的技术跃迁,产业落地现状分析 ✅ Transformer架构精讲:自注意力机制、位置编码的数学推导与代码实现 ✅ 大模型技术生态:GPT/BERT/LLaMA等架构对比,揭秘ChatGPT成功的关键设计 (学完收获:建立完整
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0获课:http://www.bcwit.top/14637/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一、课程概述与核心价值1. 课程定位与目标 适用人群: 零基础入门者:学习大模型基础理论与开发工具链。 开发者转型者:掌握大模型微调、Prompt工程与多模态应用开发。 企业技术团队:设计私有化知识库与AI产品落地方案。 核心目标: 技术掌握:从Transformer架构到多模态模型实现。 实战能力:完成4大企业级项目(智能问答、AIGC内容生产、工业检测、AI代理开发)。 职业赋能:提供大模型工
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0获课:http://www.bcwit.top/14637/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一、技术基础与核心概念 1. AI大模型基础概念 定义与特点: 定义:AI大模型(Large Language Models, LLMs)通常指的是参数数量极多的深度学习模型,这些模型通过在海量数据上进行训练,能够学习到丰富的语言模式和知识。 特点: 参数爆炸:模型参数数量通常在数十亿甚至数千亿级别。 上下文学习:具备强大的上下文理解能力,无需针对每个新任务进行专门的微调。 多模态融合:许多大模型能够同
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0极客-AI大模型微调训练营 获课♥》jzit.top/13641/ AI大模型四阶技术是指在大模型技术发展中,逐渐形成的四个关键技术阶段,它们共同构成了AI大模型的核心能力。以下是AI大模型四阶技术的总览: 一、提示工程(Prompt Engineering) 提示工程是AI大模型时代的关键技术之一,它涉及如何设计和优化输入给模型的文本或指令(Prompt),以激发或引导模型生成高质量的输出。提示工程的核心在于通过系统化的设计、测试和优化提示词,来最大化地引导大语言模
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0获课♥》789it.top/4442/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ AI大模型系统开发是一项复杂而充满挑战的任务,涉及多个方面和环节。以下是一份AI大模型系统开发攻略,旨在提升模型性能与扩展性,为开发者提供实用技巧和建议。 一、明确模型目标与任务定义 确定目标任务:明确AI大模型需要解决的具体问题,如文本生成、图像识别、语音合成等。这有助于为后续的模型架构选择和训练策略制定提供方向。 定义输入输出格式:根据目标任务,确定模型的输入(
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00获课:789it.top/14290/ 黑马AI大模型应用开发训练营第二期_789it 如何高效训练和部署大规模AI模型 高效训练和部署大规模AI模型涉及多个方面,包括但不限于硬件选择、软件框架、数据处理、模型优化等。以下是一些关键点: 硬件选择 GPU/TPU:选择适合的硬件加速器对于提高训练效率至关重要。NVIDIA的A100、V100 GPU或Google的TPU v3/v4都是不错的选择。 分布式计算:利用多台机器上的多个GPU进行分布式训练可以显著减少训练时间。 软件框架 深度学习框架:如Te0000000000000012024全新Langchain大模型AI应用与多智能体实战开发 获课地址:789it.top/6096/00000000极客-AI大模型微调训练营(视频+源码+PPT) 资料地址:789it.top/13600/00

