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大型模型全攻略(入门+案例+产品经理知识+面试+视频+各类报告+学习路径等)

这门资料的定位有点特殊:它不是一个按周更新的视频课,更像是一份围绕大模型主题拼起来的自学素材库。里面有入门科普、落地案例、产品经理视角的内容,也有面试准备和各类行业报告。好处是覆盖面广,坏处是如果你把它当成一门有先后顺序的课来跟,很容易东看一点西看一点,最后什么都没留下。 所以下面先帮你想清楚两件事

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这门资料的定位有点特殊:它不是一个按周更新的视频课,更像是一份围绕大模型主题拼起来的自学素材库。里面有入门科普、落地案例、产品经理视角的内容,也有面试准备和各类行业报告。好处是覆盖面广,坏处是如果你把它当成一门有先后顺序的课来跟,很容易东看一点西看一点,最后什么都没留下。

所以下面先帮你想清楚两件事:它适合谁、不适合谁;以及如果你决定用,应该按什么顺序翻。

它主要解决哪些实际场景

第一类场景是「补认知」。你可能在会议上听到同事聊参数规模、微调、推理成本,自己只能点头但接不上话。这份资料里的入门部分和行业报告,能帮你把这些名词和背后的技术脉络串起来,至少不再是一头雾水。

第二类场景是「做判断」。如果你在团队里需要评估一个大模型功能要不要做、用现成接口还是自己训、大概要投入多少人,里面的落地案例和产品经理相关内容会给你一些参考框架。注意是参考,不是标准答案,因为案例本身也有时效性。

第三类场景是「准备面试」。资料里有专门针对求职的部分,覆盖常见问题和知识梳理方向。这部分对转行者比较友好,能帮你把零散的自学内容组织成可以讲出来的结构。

学完能独立做什么

比较现实的预期是:你能独立看懂一个大模型应用的基本架构,能和工程师进行有效沟通,能写出一份说得清楚的需求或方案初稿。如果你本身有编程基础,可以顺着案例部分动手复现一些简单流程;如果你没有技术背景,重点放在产品判断和面试表达上更实际。

不要期待学完就能自己训一个模型或者独立搭建完整系统。这份资料的强项在认知和案例,不在手把手带你写代码。它更像地图,不是驾驶训练。

资料适合什么基础的人

  • 零基础但工作需要了解大模型的人:从入门和报告部分开始,跳过代码细节。
  • 有开发经验想转大模型方向的人:重点看实战案例和面试部分,入门内容快速过。
  • 产品经理或项目负责人:优先看产品经理知识和落地案例,技术细节按需查。
  • 已经有较深经验的人:这份资料的增量有限,更适合当索引或面试前快速回顾。

建议的使用顺序

先花一两个小时把学习路径和课程大纲说明翻一遍,建立整体印象,不用记住细节。然后根据你的目标选一条线:补认知就顺着入门资料往下走,配一两份行业报告;求职就直奔面试相关内容和知识梳理;做产品判断就重点看案例和产品经理部分。

视频和报告这类素材不建议从头到尾刷。带着具体问题去查,比如「微调到底解决什么问题」「推理成本怎么估算」,找到对应片段看完就停。这样用,这份资料才不容易变成收藏夹里吃灰的压缩包。

总的来说,它值得作为大模型主题的入门索引和面试辅助,但需要你自己定方向、控节奏。如果你想要的是有人带着一步步走的系统课,这份资料可能不够;如果你愿意主动筛选,它能省下不少到处找资料的时间。

课程目录

课程目录104 集
  • 📁 ④、大模型实战落地案例 ④、大模型实战落地案例文档.zip
  • [1.8 MB] 大模型落地应用案例集.pdf
  • [6.6 MB] 📁 ⑦、课程大纲 ⑦、课程大纲说明.zip
  • [1.8 MB] NLP知识路线.pdf
  • [7.0 MB] 人工智能学习路线.pdf
  • [69.3 MB] 大模型全栈班与算法班系统课程大纲.jpg [14.3 MB] 计算机视觉路线图.pdf
  • [386.3 KB] 📁 ①、大模型入门资料 大规模语言模型:从理论到实践.pdf
  • [26.9 MB] 103:大模型应用开发极简入门:基于 GPT-4 和 ChatGPT_2024.pdf
  • [6.4 MB] 103:大模型应用开发极简入门:基于 GPT-4 和 ChatGPT_2024(1).pdf
  • [6.4 MB] 104:一本书读懂AIGC:ChatGPT、AI绘画、智能文明与生产力变革_2023.pdf
  • [119.8 MB] 从零开始大模型开发与微调基于PyTorch与ChatGLM.pdf
  • [174.6 MB] 📁 ③、视频教程 ③、视频教程必看.png [493.5 KB] 10.基于langchain+chatglm部署本地私有化知识库.mp4
  • [6.8 MB] 7.什么是提示词工程?.mp4
  • [2.1 GB] 2.课程内容介绍.mp4
  • [1.7 GB] 1.AI-时代新赛道.mp4
  • [1.2 GB] 3.火热AI大模型简介.mp4
  • [2.8 GB] 4.企业大模型深度认知课.mp4
  • [2.8 GB] 8.如何改写提示词?.mp4
  • [3.7 GB] 6.什么是开源闭源?.mp4
  • [1.7 GB] 5.知识库、微调、AI agent.mp4
  • [1.6 GB] 9.作业讲解.mp4
  • [15.6 MB] 📁 ②、AI产品经理书籍与面试 AI产品经理需了解的技术知识:语音识别技术(1).pdf
  • [295.7 KB] AI产品经理入门手册(上).pdf
  • [444.9 KB] AI产品经理书籍.pdf
  • [5.0 MB] AI产品经理,如何面对数据挖掘?.pdf
  • [469.1 KB] AI产品经理的必修课:系统化思维.pdf
  • [520.8 KB] AI产品经理需要了解的语音交互评价指标.pdf
  • [242.3 KB] AI产品经理入门手册(下).pdf
  • [274.3 KB] AI时代的产品经理:应重视产品的可演进性.pdf
  • [667.1 KB] ai产品经理面试高频100题(1).pdf
  • [5.0 MB] AI产品经理,如何面对数据挖掘?(1).pdf
  • [469.1 KB] AI产品经理的价值和未来|学习俞军老师分享有感.pdf
  • [1.1 MB] AI产品经理需要了解的数据标注工作入门.pdf
  • [257.4 KB] 📁 ⑤、大模型八股文面试 3-LLMs 激活函数篇.pdf
  • [375.0 KB] 22-检索增强生成(RAG) 优化策略篇.pdf
  • [2.6 MB] 13-基于langchain RAG问答应用实战.pdf
  • [375.7 KB] 30-如何使用 PEFT库 中 LoRA?.pdf
  • [695.7 KB] 21-RAG(Retrieval-Augmented Generation)评测面.pdf
  • [616.7 KB] 5-transformers 操作篇.pdf
  • [227.1 KB] 15-大模型 RAG 经验面.pdf
  • [1.4 MB] 33-增量预训练(Pretrain)样本拼接篇.pdf
  • [379.9 KB] 11-大模型(LLMs)langchain 面.pdf
  • [631.0 KB] 28-提示学习(Prompting)篇.pdf
  • [446.5 KB] 17-大模型(LLMs)RAG 版面分析——表格识别方法篇.pdf
  • [661.7 KB] 4-Attention 升级面.pdf
  • [410.4 KB] 31-大模型(LLMs)推理面.pdf
  • [675.3 KB] 35-大模型(LLMs)评测面.pdf
  • [252.6 KB] 7-相似度函数篇.pdf
  • [175.0 KB] 37-大模型(LLMs)强化学习——RLHF及其变种面.pdf
  • [2.4 MB] 14-基于LLM+向量库的文档对话 经验面.pdf
  • [2.2 MB] 8-大模型(LLMs)进阶面.pdf
  • [1018.6 KB] 42-大模型(LLMs)显存问题面.pdf
  • [525.5 KB] 16-LLM文档对话 —— pdf解析关键问题.pdf
  • [2.1 MB] 32-大模型(LLMs)增量预训练篇.pdf
  • [904.6 KB] 27-适配器微调(Adapter-tuning)篇.pdf
  • [184.6 KB] 39-强化学习在自然语言处理下的应用篇.pdf
  • [571.6 KB] 9-大模型(LLMs)微调面.pdf
  • [2.9 MB] 38-大模型(LLMs)强化学习—— PPO 面.pdf
  • [271.0 KB] 10-LLMs 训练经验帖.pdf
  • [253.5 KB] 43-显存优化策略篇.pdf
  • [264.8 KB] 12-多轮对话中让AI保持长期记忆的8种优化方式篇.pdf
  • [362.0 KB] 23-大模型(LLMs)RAG —— 关键痛点及对应解决方案.pdf
  • [1.3 MB] 19-大模型外挂知识库优化——如何利用大模型辅助召回?.pdf
  • [733.9 KB] 1-大模型(LLMs)基础面.pdf
  • [481.6 KB] 26-大模型(LLMs)参数高效微调(PEFT) 面.pdf
  • [1.5 MB] 2-Layer normalization 篇.pdf
  • [488.6 KB] 34-基于lora的llama2二次预训练.pdf
  • [2.3 MB] 41-大模型(LLMs)LLM生成SFT数据方法面.pdf
  • [731.1 KB] 29-LoRA 系列篇.pdf
  • [767.3 KB] 20-大模型外挂知识库优化——负样本样本挖掘篇.pdf
  • [704.0 KB] 18-大模型(LLMs)RAG 版面分析——文本分块面.pdf
  • [482.9 KB] 25-Graph RAG 面 — 一种 基于知识图谱的大模型检索增强实现策略.pdf
  • [951.7 KB] 40-大模型(LLMs)训练集面.pdf
  • [304.7 KB] 24-大模型(LLMs)RAG 优化策略 —— RAG-Fusion篇.pdf
  • [1.1 MB] 36-大模型(LLMs)强化学习面.pdf
  • [277.6 KB] 6-LLMs 损失函数篇.pdf
  • [355.6 KB] 📁 ⑥、各种报告 ⑥、各种报告说明.png [493.5 KB] 202402月更新-承压,基本面,大模型,长期主义.pdf
  • [1.0 MB] 202402月更新-大模型安全与伦理研究报告2024.pdf
  • [37.5 MB] 202402月更新-2023 移动通信与AI融合的数据格式和模型建议书(第一阶段.pdf
  • [1.5 MB] 202402月更新-Vision Pro预售火爆,国内外大模型持续迭代.pdf
  • [768.3 KB] 202402月更新-2023政务大模型建设路径及评价体系研究报告.pdf
  • [3.1 MB] 202402月更新-2023新一代人工智能基础设施白皮书.pdf
  • [3.3 MB] 202402月更新-ChatGPT模型大更新,省级数据局陆续挂牌.pdf
  • [1.0 MB] 202402月更新-产业深度:大模型赋能座舱,智能座舱新战场.pdf
  • [2.0 MB] 202402月更新-2023前沿大模型的风险、安全与治理报告.pdf
  • [5.2 MB] 202402月更新-OpenAI宣布将上线“自定义GPT商店”,网易有道发布教育大模型子曰2.0版本.pdf
  • [1.0 MB] 202402月更新-大模型改变开发及交互环境,处于高速迭代创新周期.pdf
  • [8.4 MB] 202402月更新-2023金融大模型技术创新与应用探索报告.pdf
  • [3.4 MB] 202402月更新-2023大模型落地应用案例集.pdf
  • [5.7 MB] 202402月更新-AI时代领先者,大装置+大模型推动AGI落地.pdf
  • [2.2 MB] 202402月更新-电信发布大模型,AI边缘模组闪亮CES.pdf
  • [1018.8 KB] 202402月更新-AI大模型产业正发生哪些变化?.pdf
  • [1.2 MB] 202402月更新-2023产业大模型应用白皮书.pdf
  • [2.0 MB] 202402月更新-OpenAI发布重大更新,大模型使用成本将进一步降低.pdf
  • [464.5 KB] 202402月更新-2024大语言模型能力测评报告.pdf
  • [4.5 MB] 202402月更新-【AI金融新纪元】系列报告(一):金融垂类大模型试用体验.pdf
  • [2.3 MB] 202402月更新-2023数字中国年度报告.pdf
  • [3.9 MB] 202402月更新-2023年AIGC场景应用展望研究报告.pdf
  • [2.8 MB] 202402月更新-2023爱分析·企业大模型市场厂商评估报告:滴普科技.pdf
  • [9.5 MB] 202402月更新-GPT商店下周正式上线,美图开放AI视觉大模型.pdf
  • [1.6 MB] 202402月更新-大模型专题报告:百模渐欲迷人眼,AI应用繁花开.pdf
  • [4.6 MB] 202402月更新-Meta2024Q1收入指引超预期,发布开源大模型CodeLlama70B.pdf
  • [1.7 MB] ollama+dify搭建本地知识库.txt [1.9 KB] dify-main(9).zip
  • [20.7 MB] 适合人群 AI爱好者 产品经理 求职者 学习收获 掌握大模型基本原理 学会大模型实战应用 提升AI产品经理能力 准备AI面试 祝您学习愉快! 学有所成,前程似锦!