大模型技術(shù)基礎(chǔ)學(xué)習(xí)路線，想要學(xué)好大模型應(yīng)該具備哪些能力？ 原創(chuàng)
“ 大模型技術(shù)的基礎(chǔ)學(xué)習(xí)，是未來在大模型領(lǐng)域能否站穩(wěn)腳跟的關(guān)鍵”
隨著大模型技術(shù)的發(fā)展，越來越多的人開始進(jìn)入大模型領(lǐng)域，但大模型作為一門技術(shù)，因此它的本質(zhì)上是一個(gè)工具，因此這也讓學(xué)習(xí)大模型有了不同的學(xué)習(xí)方向。
從工具的角度來看，學(xué)習(xí)一個(gè)工具主要有兩個(gè)方向，一個(gè)是使用工具，一個(gè)是制造工具；而今天我們主要講的是后者，也就是怎么制造一個(gè)大模型工具，它需要哪些技術(shù)基礎(chǔ)。
大模型基礎(chǔ)技術(shù)路線
下面主要從以下幾個(gè)技術(shù)基礎(chǔ)講解一下大模型的學(xué)習(xí)路線：
- 理論基礎(chǔ)?
- 編程基礎(chǔ)
- 深度學(xué)習(xí)框架
- 特定領(lǐng)域知識
- 實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)
- 算法基礎(chǔ)
理論基礎(chǔ)
理論基礎(chǔ)是一切技術(shù)的開始，對學(xué)習(xí)一門技術(shù)來說至關(guān)重要，沒有理論就無法指導(dǎo)技術(shù)的發(fā)展方向和實(shí)現(xiàn)方法。
什么是理論？
理論其實(shí)就是一套描述和解決問題的方法論，只不過不同的技術(shù)有不同的方法，也就是理論。
理論的發(fā)展有兩種方式，一種是基于實(shí)踐檢驗(yàn)結(jié)果總結(jié)出來的經(jīng)驗(yàn)；二種是以嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目茖W(xué)理論推導(dǎo)出邏輯自洽的解決某個(gè)問題的方法。
比如說，火是人類生存和進(jìn)化的重要條件之一，而在遠(yuǎn)古時(shí)期人類對于火的認(rèn)知還比較淺顯，因此那時(shí)關(guān)于火的理論也比較基礎(chǔ)，比如它可以取暖，可以烤熟食物等；這就是基于經(jīng)驗(yàn)的理論基礎(chǔ)。
而隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，人類對于火的研究更加的深入，比如火的形態(tài)，火本無形，但又是流體，而這就是基于嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目茖W(xué)研究和理論推導(dǎo)的結(jié)果。
那學(xué)習(xí)大模型需要哪些理論？
基礎(chǔ)理論有，人工智能的概念，機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理，激活函數(shù)，損失函數(shù)，正向傳播，反向傳播等基礎(chǔ)理論，對這些基礎(chǔ)理論等理解是非常必要的。
有了理論之后就能讓你知道大模型能干啥，以及怎么干。
編程基礎(chǔ)
編程基礎(chǔ)就不用多說了，所有的計(jì)算機(jī)軟件都是基于編程技術(shù)開發(fā)的，大模型也不例外。
但需要說的是，大模型開發(fā)主要使用的是Python作為其主流的開發(fā)語言，當(dāng)然并不是說開發(fā)大模型必須用python，用其它語言也可以，畢竟語言只是工具，算法才是核心；而算法是脫離計(jì)算機(jī)語言獨(dú)立存在的。
還有就是，大模型本身是主要基于Python開發(fā)的，但基于大模型構(gòu)建上層應(yīng)用可以使用其它工程性語言，比如Java，Go，Rust等，當(dāng)然也可以使用Python。
大模型作為一個(gè)服務(wù)，一般由Python開發(fā)，然后封裝成對外接口，然后使用其它開發(fā)語言調(diào)用構(gòu)建上層應(yīng)用。
深度學(xué)習(xí)框架
什么是框架？
框架就類似于模具，大模型是一個(gè)非常復(fù)雜的系統(tǒng)性工程，從0開始構(gòu)建難度非常大，因此就有了一些開源框架來處理一些基礎(chǔ)性工作和一些常用的工具。
比如說數(shù)據(jù)處理，在大模型技術(shù)中數(shù)據(jù)處理是非常重要的一環(huán)，但面對復(fù)雜的數(shù)據(jù)種類以及數(shù)據(jù)格式，如果全部自己手動(dòng)處理將是一個(gè)巨大的工程量；因此為了提高開發(fā)效率，排除這些外在干擾，讓技術(shù)人員把心思放在大模型的核心節(jié)點(diǎn)上，框架就出現(xiàn)了。
還有就是，這些深度學(xué)習(xí)框架一般會(huì)內(nèi)置一些經(jīng)典架構(gòu)的實(shí)現(xiàn)，比如Transformer架構(gòu)，和一些常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，比如CNN和RNN，這樣對一些初學(xué)者就可以直接使用這些工具構(gòu)建屬于自己的大模型。
常見的深度學(xué)習(xí)框架，如PyTorch，Tensorflow等。
特定領(lǐng)域的知識
大模型是一個(gè)非?；\統(tǒng)的技術(shù)，但細(xì)分下去又有多種不同的方向，比如說自然語言處理，計(jì)算機(jī)視覺等。
畢竟大模型也是用來解決問題的，如果大模型沒有具體的落腳點(diǎn)，那么它就成為了一個(gè)純理論性質(zhì)的研究，這樣它就失去了應(yīng)有的價(jià)值。
而不論是自然語言處理，還是計(jì)算機(jī)視覺都是獨(dú)立的應(yīng)用領(lǐng)域，它們和大模型的關(guān)系就是大模型可以作為其研究的一個(gè)方法或手段，沒有大模型也可以研究自然語言處理和計(jì)算機(jī)視覺；但自然語言處理和計(jì)算機(jī)視覺可以利用大模型進(jìn)行更加高效的研究。
因此，如果只是單純的學(xué)習(xí)大模型技術(shù)，不與這些具體的應(yīng)用領(lǐng)域相結(jié)合，那么學(xué)習(xí)大模型技術(shù)就失去了應(yīng)有的意義。
而用大模型去研究這些應(yīng)用領(lǐng)域，或者說用大模型作為解決這些領(lǐng)域的一個(gè)方法，那么就需要有對應(yīng)領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識，只有大模型本身的技術(shù)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。
自然語言處理所涉及的知識有語言分析，語義分析，分詞，自然語言理解，自然語言生成等。
實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)
實(shí)踐 實(shí)踐 再實(shí)踐，重要的事情說三遍?。?！
大模型技術(shù)是一項(xiàng)實(shí)操性很強(qiáng)的技術(shù)，或者說任何技術(shù)都離不開實(shí)操，純粹的理論研究終究只是空中樓閣。
從學(xué)習(xí)方法的角度來說，理論應(yīng)該與實(shí)踐相結(jié)合，很多人在學(xué)習(xí)理論的過程中總喜歡打破砂鍋問到底，鉆進(jìn)理論中出不來。
當(dāng)然，并不是說打破砂鍋問到底不好，作為技術(shù)研究人員有必須要有打破砂鍋問到底的決心。
但是，理論一方面是由嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目茖W(xué)邏輯推導(dǎo)出來的，還一部分是根據(jù)實(shí)踐總結(jié)和調(diào)整的；單純的研究理論很難讓你真正理解技術(shù)的本質(zhì)。這也是為什么有些問題在學(xué)習(xí)的時(shí)候怎么都想不明白，但等真正去實(shí)操的時(shí)候突然之間就豁然開朗。
最好的學(xué)習(xí)方式就是，在了解一些理論的基本概念之后，就上手找個(gè)大模型進(jìn)行實(shí)操；然后用實(shí)操去驗(yàn)證理論，這樣才能明白別人為什么會(huì)這樣設(shè)計(jì)，為什么可以這樣做，不可以那樣做。
鉆進(jìn)理論出不來，并且不肯動(dòng)手實(shí)踐的人，就是那種經(jīng)常鉆牛角尖的，理論一套一套的，但啥都干不好；而且最重要的是，這種鉆牛角尖的方式往往會(huì)事半功倍，導(dǎo)致半途而廢。
算法基礎(chǔ)
算法的重要性就不用多說了，任何和計(jì)算機(jī)有關(guān)的東西都離不開算法，如果說硬件是計(jì)算機(jī)的身體，那么算法就是計(jì)算機(jī)的靈魂。
大模型可以說是算法的集大成者，因?yàn)榇竽Ｐ褪腔趪?yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)理論推導(dǎo)的，而算法是數(shù)學(xué)在計(jì)算機(jī)中的載體，離開了算法大模型將不復(fù)存在。
以上就是一些學(xué)習(xí)大模型技術(shù)所需要的基礎(chǔ)，但并不是全部；大模型技術(shù)是人工智能技術(shù)的一種實(shí)現(xiàn)方式，而人工智能技術(shù)是一個(gè)多學(xué)科交叉的科學(xué)，涉及到數(shù)學(xué)，社會(huì)學(xué)，哲學(xué)，計(jì)算機(jī)科學(xué)，工程學(xué)，控制論等等，甚至包括文學(xué)與藝術(shù)。
因此，要想學(xué)好大模型，技術(shù)只是最基礎(chǔ)的東西。萬丈高樓平地起，全靠有個(gè)好地基。
本文轉(zhuǎn)載自公眾號AI探索時(shí)代 作者：DFires
