1、快速一览
读完可以收获： 快速建立大语言模型的概念、基本原理。
几个概念之间的关系：
人工智能：让机器（或系统）像人一样思考行动。
机器学习：从数据中寻找规律、建立关系，根据建立的关系去决策或解决问题的方法。
深度学习：机器学习的一种方式，通过建立复杂的神经网络模型，寻找数据规律。
强化学习：通过与环境的交互和试错来学习挑战自己的行为，以最大化所获得的奖励。
大语言模型：深度学习模型以及强化学习模型协作在一起，参数量更大、结构更复杂的模型。
2、机器学习
现实遇到的问题
预测性的问题：假设小A今年的工资是10万，每年增长10%，2年后小A的工资是多少？
基于上述例子描述，我们能够很快建立一个小A工资的函数
y：代表小A的工资，x：代表年，我们能够指导小A2年后的工资是：
即为：12.1
但实际场景，往往我们能够知道的是小A历年的工资（但不知道这个函数），如何知道2年后小A的工资？
解决方案就是：机器学习，通过机器学习获得这个函数，然后再应用到新的数据上。基本逻辑如下：
机器学习的本质
从已有数据中找到规律，应用到新的数据中：
3、深度学习
现实遇到的问题
现实的世界远比上面的案例复杂，远非一个简单的函数表达式能够描述清楚对应的关系，有更多的影响因素、更为复杂的“函数结构”，这个情况该怎么办？
拆解一下上述问题，可以看到有如下两个要素：
- 更多的影响因素：X1，X2…
- 更复杂的“函数结构”
这样我们很容易想到
- 每个因素都建立一个函数
- 再为每个因素的函数进行组合
这种组合也是一种函数，这样组合的深度就形成了层次，层次越深越能描述复杂的关系
于是就形成了深度学习
深度学习的本质
深度学习的本质：通过更深层次的网络，描述关系（规则）
4、强化学习
现实遇到的问题
存在多条路径时，哪条路径是最好的？比如下棋、做规划。
例子：小A在进行明天的规划时，有两个选择——学习和打球。如果现在的情况是选择打球会受到批评，选择学习，会受到奖励。那么小A很大可能性会选择学习。
强化学习的本质
当进行一个决策时，会进行一次奖励计算，奖励值作为本次决策的重要参考标准。
5、语言生成模型
本质是，当已知一个词，预测后面的字或词或句子的概率。并选择最高概率的字词句作为预测结果。
6、大语言模型
大语言模型，相比语言生成模型，在训练过程中投入更多的数据，以及采用更复杂的训练结构。
最终得到了更好的生成效果。
7、结束
经过本文，我们理解了机器学习的基本原理，了解了大语言模型的底层关系。
如何学习AI大模型？
作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
一、全套AGI大模型学习路线
AI大模型时代的学习之旅：从基础到前沿，掌握人工智能的核心技能！
二、640套AI大模型报告合集
这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。
三、AI大模型经典PDF籍
随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。
四、AI大模型商业化落地方案
作为普通人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断提高自己的技能和认知水平，同时也需要有责任感和伦理意识，为人工智能的健康发展贡献力量。
