大模型全领域技术介绍与学习路径

slug

type

status

date

大模型技术发展现状

大模型技术应用

智慧编程、问答系统

大模型进阶技术

大模型微调技术：进行大模型功能微调

RAG技术：为大模型挂载外部知识库

Agent技术：借助大模型开发智能体应用

大模型基础技术

五大类基础模型调用：

开源模型，在线模型，端侧模型，图音视频大模型，推理大模型

大模型部署工具：个人部署，企业级部署，推理及量化工具

level

阿尔法fold 蛋白质预测大模型

很多诺奖科研成果跟大模型技术相关

重大事件诞生

爆发式增长的大模型技术

o1蒸馏API 如何融合到我们当前的模型当中

蒸馏出小的数据集

多智能体协作

应对不同任务一百多个模型中文领域最强的

Llama 开源模型逐步发力 3.2 function calling

广大中文开发者移动端应用场景

一系列应用

大模型加持编程效率直线上升编程产品基于jupyter智能编程

诺贝尔文学奖颁给chatgpt

最快速的学习路径定位到当前的路径

大模型基础技术

模型部署与调用

大模型进阶技术

大模型微调 RAG技术（外部挂在一个知识库） Agent开发技术

大模型技术应用

API封装前后端调度并发框架前端设计

（工程化方法）

技术全貌如何发挥一些作用

在线大模型硬件成本比较低前期使用门槛比较低

比较稳定高效对话信息不安全实际情况不涉及保密信息

开源大模型运行环境和部署工作整体使用门槛会更高

移动端苹果大模型端侧模型尺寸小服务器更大模型复杂问题推理

底层算力解决问题方法

大语言模型调用框架基于云端访问云端一系列框架量化和推理

大预言模型考虑因素

level 1 技术类别如何发挥作用

进阶技术

微调（强化某一个方面的能力，能力微调，技术选型微调是分很多种类的是有数据集的不同类别在什么地方手动创建一些微调数据集技术框架选型）

RAG（外部挂载一个知识库一些项目效果评估引擎）

agent开发（把大语言模型包装成一个实际应用理论最为齐备原生能力 function calling

react 大语言 lanchain proofai 有了框架比较好的提升开发效率通用agent 底层开发

multi agent 技术概览）

分为三个维度

基础

部署与调用

进阶

模型微调 RAG agent

技术与应用

api调度前后端调度前端设计并发框架

大模型分类

在线大模型

api调用

本地大模型

操作复杂度高

端侧大模型

本地放个小模型复杂问题发给云端大模型