LLM基础知识分成了十个部分：
1️⃣ Transformer结构
2️⃣ 主流大模型
3️⃣ 预训练Pre-train过程
4️⃣ 后训练Post-train过程
5️⃣ 模型压缩与量化
6️⃣ 专家模型MoE
7️⃣ RAG&Agent
8️⃣ 部署&分布式训练&推理加速
9️⃣ 模型评估
? 其他结构
建议大家在学习基础知识的同时，配合相关paper和源码一起，进一步加深理解 LLM更新迭代非常快，平时可以多关注一些新的动态，闲着没事多刷刷三大会（机器之心，量子位，新智元） 关于学习路线有任何问题欢迎大家在评论区讨论或私戳我，有错误一定及时修改～～
#大模型 #深度学习 #算法 #大模型应用 #大模型面试 #大模型学习 #AI #互联网大厂
1️⃣ Transformer结构
2️⃣ 主流大模型
3️⃣ 预训练Pre-train过程
4️⃣ 后训练Post-train过程
5️⃣ 模型压缩与量化
6️⃣ 专家模型MoE
7️⃣ RAG&Agent
8️⃣ 部署&分布式训练&推理加速
9️⃣ 模型评估
? 其他结构
建议大家在学习基础知识的同时，配合相关paper和源码一起，进一步加深理解 LLM更新迭代非常快，平时可以多关注一些新的动态，闲着没事多刷刷三大会（机器之心，量子位，新智元） 关于学习路线有任何问题欢迎大家在评论区讨论或私戳我，有错误一定及时修改～～
#大模型 #深度学习 #算法 #大模型应用 #大模型面试 #大模型学习 #AI #互联网大厂
