1. 初级目标：会调用API

• 学习内容：熟悉API文档，理解API请求、响应的格式（JSON、XML等）。

• 实践任务：调用基础API，如OpenAI API、Hugging Face API等，尝试不同的API请求类型（GET、POST等）。

• 目标：能够编写Python脚本或使用Postman工具进行API调试和集成，能够有效处理API响应数据。

2. 中级目标：理解模型的训练和优化，会用Lora去做一些指令微调

• 理解模型架构：深入学习Transformer架构，理解BERT、GPT、T5等模型的结构和工作原理。

• 指令微调（Lora）：

  • 学习Lora：研究Lora（Low-Rank Adaptation）如何通过参数高效微调大模型，减少计算量。

  • 实践：在Hugging Face平台上进行Lora微调任务，使用不同的领域数据进行微调。

  • 评估：掌握评估微调效果的指标，如准确率、召回率、F1分数等。

3. 高级目标：独立模型的优化和部署能力

• 模型优化：

  • 理解常见优化方法：如量化、剪枝、蒸馏、混合精度训练等。

  • 实践任务：在已有模型上应用这些优化方法，观察其对模型性能的影响。

  • 部署经验：了解如何使用容器化技术（如Docker）进行模型部署，学习云平台（如AWS、GCP）上的部署方法。

4. 理论打底：回顾深度学习的基础知识

• 学习内容：

  • 复习神经网络基础（前向传播、反向传播、梯度下降等）。

  • 学习深度学习中的优化算法（SGD、Adam、RMSProp等）。

  • 理解深度神经网络的各类结构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、自注意力机制等。

5. 模型认知：搞懂BERT、GPT、Llama等模型的结构差异

• 模型分析：了解每个模型的设计理念及其适用场景，研究BERT和GPT的区别（如BERT是双向编码，GPT是单向生成）。

• 实践任务：选择一个特定任务，尝试用BERT和GPT分别训练模型，比较其效果。

6. 训练和对齐

• 数据采集与清洗：掌握如何从不同来源（如开放数据集、爬虫抓取等）采集数据，学会使用正则表达式、数据清洗工具（如pandas）进行数据清理。

• 训练过程：

  • 学习如何选择优化器、调整学习率，并使用学习率调度器来提高训练效率。

  • 研究混合精度训练和梯度累积的技术，了解如何有效管理内存和提高计算效率。

• 微调阶段：

  • LoRA与QLoRA：学习LoRA和QLoRA（Quantized LoRA）的使用场景与效果，针对具体任务进行微调。

  • Prompt Tuning：掌握如何通过调整输入文本的提示来微调模型，使其更适应特定应用。

7. 工程化

• 模型压缩：

  • 量化：学习如何将模型参数从浮动精度转换为低精度表示（如INT8、FP16）。

  • 蒸馏：学习如何通过小模型学习大模型的知识（如知识蒸馏）。

  • 剪枝：掌握如何通过去除不重要的神经元来减少模型大小。

• 分布式训练：学习数据并行、模型并行、流水线并行的技术，了解如何使用分布式框架（如TensorFlow、PyTorch的分布式训练）。

• 推理部署：学习推理时的缓存优化、动态batch调整、模型服务化（如TensorFlow Serving、FastAPI），构建容灾体系以确保系统稳定性。

8. 聚焦前沿的应用

• 构建RAG系统：

  • 向量数据库：学习如何构建高效的向量数据库（如FAISS、Weaviate）用于知识检索。

  • 知识增强对话系统：设计并实现一个基于RAG的对话系统，能够结合外部知识库增强回答准确性。

• 打造Agent系统：

  • 研究多任务Agent模型，学习如何使用强化学习（RL）和迁移学习来训练智能Agent。

  • 实现一个具有自我学习能力的Agent，能够在环境中做出优化决策。

• 拓展多模态能力：

  • 学习图像、视频与文本的融合模型（如CLIP、DALL·E）应用，理解如何在一个模型中处理不同类型的数据输入。

  • 实践任务：开发一个多模态应用，结合图像和文本生成响应。