qidao123.com技术社区-IT企服评测·应用市场

标题: 大模型火爆 2025：LLaMA、Qwen、DeepSeek 核心原理+就业秘籍，快速入门 AI 工程师 [打印本页]

---

作者: 农妇山泉一亩田    时间: 2025-3-30 15:55
标题: 大模型火爆 2025：LLaMA、Qwen、DeepSeek 核心原理+就业秘籍，快速入门 AI 工程师
1. 大模型核心原理：从零开始理解 AI 模型

这些是大型语言模型（LLMs）的核心技能，得当初学者逐步深入学习。以下是具体拆解，让小白也能掌握：

• LLaMA 系列模型核心原理详解：
  
     
  
  • 什么是 LLaMA？：LLaMA 是一个基于人工智能的语言模型，像一个超等聪明的谈天机器人，能理解和天生人类语言。它由 Meta 公司开发，类似 ChatGPT，但更开源、机动。   
    
  • 核心原理：
    
         
    
    • Transformer 架构：想象一个工厂流水线，LLaMA 用“Transformer”处置惩罚文字，就像工人处置惩罚零件。它通过“自注意力机制”（Self-Attention）理解句子中每个词与其它词的关系。比方，句子“今天天气很好，我很开心”，它会分析“天气”和“开心”之间的接洽。     
      
    • RMSNorm 规范化：这是一种让模型更稳固的“调味料”，防止模型在处置惩罚大量数据时“过热”或“失控”，类似给机器加个稳固器。     
      
    • SwiGLU 激活函数：这是模型内部的一个“开关”，决定哪些信息重要、哪些不重要，像大脑决定关注什么。比传统开关更聪明，能让模型更快学习。     
      
    • 旋转位置编码（RoPE）：这是告诉模型文字顺序的“GPS”，确保它知道“今天”和“天气”哪个在前、哪个在后，制止乱序题目。   
      
       
    
  • 为什么重要？：LLaMA 得当生发展文、对话或翻译，初学者可以从简朴的问答任务入手，逐步理解其应用。   
    
  • 学习路径：
         
    
    • 看 YouTube 视频（如“Transformer 101”）了解 Transformer 基础。     
      
    • 阅读 LLaMA 官方文档或简化的博客（如 CSDN 的 LLaMA 入门）。     
      
    • 在 Kaggle 上尝试用 Hugging Face 加载 LLaMA 模型，运行简朴对话。   
      
       
    
    
  
• Qwen 系列模型核心原理讲解：
  
     
  
  • 什么是 Qwen？：Qwen 是阿里巴巴研发的语言模型，支持中文、英语等多种语言，像一个多语种翻译官和助手。   
    
  • 核心原理：
    
         
    
    • Transformer 架构：与 LLaMA 类似，但 Qwen 更优化了多语言处置惩罚，像一个支持多种语言的“翻译工厂”。     
      
    • 多语言预训练：Qwen 在海量中英文数据上训练，类似让机器人读了全球的书，能理解不同语言的语境。比方，它能翻译“今天天气很好”成英语“It’s a nice day today”。     
      
    • 高效推理特性：Qwen 设计让回答更快、更省资源，像用更少的电让机器人跑得更快。     
      
    • 模型规模扩展：从 1.8 亿参数到 720 亿参数，像从一个小门生到大门生的知识储备，得当不同复杂任务。   
      
       
    
  • 为什么重要？：Qwen 得当中文 NLP 任务（如谈天机器人、文章天生），初学者可以从中文问答任务开始。   
    
  • 学习路径：
         
    
    • 观看 B 站或 CSDN 的 Qwen 入门教程，理解多语言模型。     
      
    • 下载 Qwen 模型（Hugging Face 提供），用 Python 运行简朴命令行对话。     
      
    • 尝试用 Qwen 翻译或天生中文短文，认识其能力。   
      
       
    
    
  
• DeepSeek 系列模型核心原理讲解：
  
     
  
  • 什么是 DeepSeek？：DeepSeek 是一个专注于代码和天然语言的模型，像一个编程助手和写作专家，特殊得当开发者。   
    
  • 核心原理：
    
         
    
    • Transformer 架构：与 LLaMA、Qwen 类似，但更优化了代码天生和逻辑推理，像一个懂代码的“超等大脑”。     
      
    • 高效训练和推理优化：DeepSeek 用更少的资源训练和运行，类似用更少的电让机器更快工作。     
      
    • 代码与天然语言处置惩罚：它能天生代码（如 Python 函数）或解释代码，像一个程序员助手，还能写文章或回答题目。   
      
       
    
  • 为什么重要？：DeepSeek 得当编程任务（如代码补全、调试）和复杂逻辑推理，初学者可以从写简朴代码任务入手。   
    
  • 学习路径：
         
    
    • 阅读 DeepSeek 官方文档或 CSDN 博客，理解代码天生应用。     
      
    • 在 GitHub 上找到 DeepSeek 代码库，运行简朴代码天生任务。     
      
    • 尝试用   
      
      
    
  
  

免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。

---

欢迎光临 qidao123.com技术社区-IT企服评测·应用市场 (https://dis.qidao123.com/)

Powered by Discuz! X3.4