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今天老師整理了大模型入門的幾個學習步驟、目標和需要掌握的基礎知識，供初學者快速掌握基本路徑。1??前置知識： Python 基礎、 Linux 基礎??學習內(nèi)容1.熟練掌握 Python 語言，熟悉常用的Python 庫和工具，如 NumPy 、 Pandas 、  Scikit - learn 、 PyTorch 等。2.具備 NLP 相關(guān)的基礎知識，包括文本預處理、分詞、詞性標注等。3.對大模型有一定了解，包括Transformer 模型的結(jié)構(gòu)和原理、基于注意力機制的自然語言處理技術(shù)等。2??Step1:NLP相關(guān)基礎知識??學習內(nèi)容1.了解文本預處理、分詞、詞性標注、命名實體識別、詞向量表示等基礎知識。2.掌握機器學習中的數(shù)據(jù)預處理、特征提取、分類、回歸等基礎算法，并了解其在 NLP 領(lǐng)域的應用。3.了解大規(guī)模 NLP 任務中的常用技術(shù)和方法，如深度學習中的 Transformer 模型、 BERT 、 GPT 等。3??Step2:GPT API 調(diào)用及 Prompt 設計??學習內(nèi)容了解 GPT API 的調(diào)用方式和基本操作，熟悉 Prompt 設計技巧和要點，能夠結(jié)合自己的任務調(diào)用 API 實現(xiàn)對應的任務代碼。4??Step3:模型微調(diào)（ Fine - tuning )??學習內(nèi)容了解常見的微調(diào)模型的基本流程和原理，熟悉數(shù)據(jù)集的構(gòu)造、訓練、評估等過程，能夠獨立構(gòu)建 QA 對，在服務器上對模型進行微調(diào)。5??Step4: RAG （外掛數(shù)據(jù)庫）??學習內(nèi)容RAG 作為目前最火的一個 LLM 落地方向，可以結(jié)合私有數(shù)據(jù)（表格、 word 、 txt 、 pdf 、數(shù)據(jù)庫皆可）實現(xiàn)本地問答，且訓練成本較低，可以快速實現(xiàn)效果。??有需要提升面試能力和輔導項目的同學可以后臺聯(lián)系我～

1、TCP四次揮手，timewait2、互斥鎖和信號量區(qū)別 3、緩存擊穿 4、sql中單引號和雙引號區(qū)別 5、手撕：鏈表k個一組反轉(zhuǎn)

Bg雙非本港五碩，本科軟工碩數(shù)分，26屆畢業(yè)。想請問大佬們，目標大廠or中廠，今年秋招走java后端還是大模型崗好？本科是想著走后端的，畢竟后端還是崗多，相對好進。而且我也知道自己這個學歷是不敢高攀大模型啊、算法崗一類的。但是港碩讀了ds，發(fā)現(xiàn)課程內(nèi)容和項目基本都是深度學習相關(guān)，一些小組項目和llm直接相關(guān)，感覺拿來包裝包裝，寫在簡歷上大模型崗的要求相關(guān)性很高?，F(xiàn)在很糾結(jié)，請大佬們指點。想知道自己這個學歷能不能夠到大模型崗？亦或是沒必要？不行的話就老實準備后端了。#秋招##后端#

??個人背景：211計科本，技術(shù)棧Java（純菜雞）??offer1：寶-寶-巴-士iOS開發(fā)、base福州，雙休八小時??offer2：浩鯨Java開發(fā)、base福州，每周的1246加班，一般到九點，不排除到十一點薪資是8.5*（12+3）和11*12另外，想問各位一件事，是不是真的有機會就不要選iOS啊