21个大模型核心技术通俗解析从基础到高阶收藏这份学习指南小白也能轻松入门大模型本文以通俗易懂的语言解析了21个大模型核心技术涵盖基础层LLM、对齐、KV-cache等、调优层提示词工程、微调等、工具层RAG、Function Calling等、高阶层Agent、思维链等和落地层OpenClaw、Harness Engineering等并补充了实用场景。文章阐述了大模型从“能理解语言”到“能思考、会行动”的进化本质强调这些技术协同支撑AI从基础到高阶的智能化发展适合职场人、开发者及爱好者学习实践。打开手机AI能陪你聊天、写文案走进职场AI能处理报表、对接流程甚至在科研领域AI能辅助分析数据、拆解复杂任务……我们每天接触的AI背后都藏着一整套精密的技术体系。从最初“只会说话”的大模型到如今“能思考、会行动”的智能体AI的每一步进化都离不开关键技术的支撑。今天我们就用最通俗的语言拆解21个大模型核心技术补充细节解读和实用场景帮你理清AI从“基础能力”到“高阶智能”的进化脉络无论你是职场人、开发者还是AI爱好者都能轻松看懂、学以致用。大模型的进化本质是“能力升级、边界拓展”的过程——从“能理解语言”LLM到“能精准响应”提示词工程、微调等再到“能调用工具”RAG、Function Calling等最终进化为“能自主完成复杂任务”Agent、Multi-Agent直到OpenClaw和Harness Engineering保证AI可以高效干活每一项技术都在为AI“赋能”缺一不可。技术层级核心技术名称核心定位核心作用基础层大模型根基LLM大语言模型核心引擎提供基础语言能力理解和生成人类语言支撑后续所有技术Aligning对齐安全底线通过RLHF和规则约束让AI输出贴合人类价值观和伦理规范KV-cache键值缓存效率优化缓存上下文语义信息大幅提升AI响应速度避免卡顿对抗训练安全防御通过对抗样本训练增强模型对恶意输入的鲁棒性防止被操纵分布式训练大规模训练拆分训练任务到多设备并行执行解决显存不足、速度慢问题调优层让大模型更听话Prompt Engineering提示词工程零成本调优优化指令设计不改变模型参数让AI精准响应需求Fine-tuning微调场景适配用特定场景数据集训练优化模型参数定制专属技能MoE混合专家模型高效扩容拆分模型为领域专家模块提升效率、扩容能力降低成本PD分离预训练与部署分离落地优化拆分训练与部署环节兼顾模型能力与运行效率解决部署难题模型蒸馏轻量化适配将大模型知识迁移到小模型压缩体积适配轻量化场景工具层让大模型会动手RAG检索增强生成知识更新外接知识库检索最新信息解决LLM知识滞后问题Function Calling工具调用任务执行让AI调用外部工具从语言生成者转变为任务执行者MCP模型上下文协议工具复用制定统一对接标准打破工具壁垒实现跨应用工具复用多模态融合跨模态交互让AI同时处理文本、图像等多类信息实现跨模态生成与交互高阶层让大模型能思考思维链CoT推理提升让AI分步呈现思考过程提升复杂问题推理能力支撑Agent自主思考Agent智能体自主执行基于目标自主思考、拆解任务、调用工具全程无需人工干预Multi-Agent多智能体协同协作多个Agent分工协作解决单Agent无法处理的复杂任务Context Engineering上下文工程思路优化筛选整理上下文信息让Agent决策更精准、不跑偏Agent Skill智能体技能能力复用封装可复用技能模块快速提升Agent能力沉淀SOP流程落地层让Agent稳落地OpenClaw开源框架帮助快速构建自定义AI助手支持多入口交互和本地部署Harness Engineering工程实践稳定保障构建受控环境让Agent安全、高效、可靠地执行长周期任务基础层大模型的“根基”LLMAligningKV-cache对抗训练所有AI能力的起点是LLM大语言模型我们常说的GPT、Claude、文心一言、通义千问本质上都是LLM。它的核心能力的是“理解和生成人类语言”既能看懂文字、听懂语义也能模仿人类的表达逻辑生成连贯、贴合场景的内容。LLMLLM的崛起核心离不开2017年Transformer架构的提出——这一架构彻底改变了AI处理语言的方式通过“注意力机制”让AI能像人类一样关注文本中的关键信息和上下文关联。比如看到“她饿了我把苹果给了她”AI能通过注意力机制明确“她”指代的对象而不是像传统AI那样孤立理解每一句话这也是AI处理语言的关键突破。当下最主流的LLM架构是Decoder-Only仅解码器变体与Encoder-Decoder架构相比它更专注于“生成任务”不管是写文案、编代码、对话聊天还是续写故事都能更流畅、更贴合人类需求我们日常使用的大多数生成式AI都采用了这种架构。Aligning对齐LLM本身能生成流畅的文本但它并不知道“什么是对的、什么是符合人类需求的”甚至可能生成有害、偏见、偏离伦理的内容比如生成恶意言论、错误知识。而Aligning就是通过“人类反馈强化学习RLHF”和规则约束让AI的输出贴合人类价值观、伦理规范和实际需求相当于给AI“立规矩”是大模型安全落地的“安全底线”没有对齐技术LLM很难真正服务于人类。KV-cache键值缓存LLM生成内容时需要反复计算上下文的语义关联尤其是连续对话场景中每生成一个字都要重新计算所有历史对话的信息很容易导致响应速度慢、卡顿。KV-cache的核心作用就是将对话历史、上下文的“键K存储语义特征”和“值V存储语义信息”缓存起来后续生成内容时无需重复计算历史信息只需基于缓存的KV值继续运算从而大幅提升响应速度。我们和AI连续聊天时它能快速衔接上一轮对话、不卡顿不脱节正是KV-cache在发挥作用。对抗训练Adversarial Training属于大模型基础安全技术核心逻辑是在训练过程中向模型输入“对抗样本”人类难以察觉变化但会误导模型判断的输入让模型在训练中学会识别并抵御此类攻击增强对恶意输入的鲁棒性。比如向文本类大模型输入轻微篡改的恶意指令让模型提前适应并拒绝响应避免被恶意操纵它与Aligning相辅相成共同筑牢大模型的安全防线。关键区分对抗训练≠强化学习两者的核心逻辑、训练方式完全不同具体差异可总结为强化学习如Aligning中用到的RLHF是“正向反馈引导”通过人类反馈、奖励机制让模型朝着符合需求的方向优化而对抗训练是“反向攻击防御”通过输入恶意干扰样本让模型学会抵御攻击、提升稳定性二者相辅相成但绝非同一技术——强化学习负责“引导模型做对的事”对抗训练负责“防止模型做错事、被操纵”。分布式训练Distributed Training分布式训练是大模型大规模训练的核心落地技术核心逻辑是将庞大的模型训练任务拆分到多个硬件设备GPU/TPU上并行执行解决单设备显存不足、训练速度慢的痛点。它主要分为两种模式数据并行多个设备共享模型权重分别处理不同训练数据和模型并行将模型拆分到不同设备分别处理模型的不同部分。比如万亿参数的大模型单台设备无法承载其训练任务通过分布式训练可将任务分散到数十、上百台设备上大幅缩短训练周期同时降低单设备的硬件要求是大模型从“实验室”走向“产业化”的关键支撑。这里有个常见误区大模型不是单一模型而是一个完整的系统LLM只是这个系统的“核心引擎”它提供基础的语言能力还需要搭配调优、工具调用等后续技术才能真正落地到具体场景发挥实际价值。调优层让大模型“更听话”Prompt Engineering 微调MoEPD分离模型蒸馏LLM本身具备强大的语言能力但它的“通用能力”很难直接匹配我们的具体需求——比如通用LLM不懂企业的业务话术、不懂特定领域的专业知识。而这一层的5种技术就是通过不同方式调优LLM让它更精准、更高效、更适配具体场景覆盖精准响应、高效扩容、训练部署优化和轻量化适配等核心需求。Prompt Engineering提示词工程零成本精准响应提示词Prompt是我们与大模型沟通的“桥梁”主要分为「系统提示词」和「用户提示词」系统提示词负责给AI定“身份”“规则”比如“你是一名专业的职场导师说话简洁干练只给实用建议”用户提示词负责明确具体需求比如“帮我修改一份简历突出运营岗位相关经验”。提示词工程就是通过设计、优化这些指令让AI更可控、更精准地输出我们想要的内容。它的核心优势是“不改变模型参数”不用懂复杂的编程知识普通人只要掌握一定的提示词技巧就能大幅提升AI的响应效果是零成本、易上手的调优手段。举个例子模糊指令“写奶茶文案”输出会平淡无奇而优化后的提示词“写一篇适合大学生的奶茶文案突出‘平价、高颜值、解腻’三个特点语气活泼加入1-2个网络热词适配朋友圈发布”输出的内容会更贴合需求、更有传播力。Fine-tuning微调高适配具体场景如果说提示词工程是对AI的“临时指导”那微调就是对AI的“系统培训”。它的核心逻辑是在已有通用LLM的基础上用特定领域、特定场景的数据集比如医疗文献、企业客服记录、法律条文再进行训练直接优化模型的参数让模型记住特定领域的知识和话术相当于给AI“定制专属技能”。比如通用LLM可能不懂医疗领域的专业术语我们用大量医疗病例、医学文献对它进行微调就能让它变成“医疗AI助手”精准回答患者的常见健康问题企业用自己的产品资料、客服对话记录微调LLM就能让AI贴合企业的业务话术更好地服务客户。不过传统微调的成本很高需要训练模型的全部参数而LoRA算法的出现解决了这一问题——它只训练少量低秩参数就能实现与全参数微调相近的效果大幅降低了训练成本和硬件要求让中小企业也能用上定制化AI。MoE混合专家模型高效扩容模型能力随着大模型的能力不断提升模型的参数规模也越来越大从百亿级到万亿级训练和运行成本随之飙升而且单一模型很难同时精通多个领域比如既擅长文案又擅长代码、医疗。MoE混合专家模型就是为解决这一痛点而生的高效调优与扩容技术。它的核心逻辑是将一个庞大的大模型拆分为多个小型的“专家模块”每个专家模块专注于一个特定领域比如文案专家、代码专家、医疗专家、法律专家。当AI处理任务时会先判断任务所属的领域再调用对应的专家模块进行处理无需激活整个大模型。这样一来既提升了任务处理效率又能低成本扩容模型的能力还能降低训练和运行成本目前主流的大模型如GPT-4都采用了MoE架构。PD分离预训练与部署分离PD分离即“预训练Pre-training与部署Deployment分离”是大模型落地的关键调优技术之一。它的核心是将大模型的“预训练阶段”和“部署阶段”拆分为两个独立的环节避免两者相互干扰实现“能力与效率兼顾”。在预训练阶段研发团队可以专注于提升模型的核心能力——比如扩大知识库、优化语言理解能力、提升推理能力无需考虑部署时的硬件限制和运行效率而在部署阶段工程师则专注于优化模型的运行效率——比如对模型进行压缩、量化适配不同的硬件设备手机、电脑、服务器让模型能在普通设备上流畅运行同时完整保留预训练阶段的核心能力。简单说PD分离让大模型既能“能力强”又能“跑得动”有效解决了“大模型能力强但部署难”的痛点。模型蒸馏Knowledge Distillation模型蒸馏是大模型轻量化调优的核心技术核心逻辑是“用大模型指导小模型训练”——将参数庞大、能力强大的“教师模型”如GPT-4的知识和能力提炼、迁移到参数小巧、运行高效的“学生模型”中。它能在保留大模型核心能力的前提下大幅压缩模型体积、降低硬件要求让大模型能适配手机、嵌入式设备等轻量化场景比如手机端的AI输入法、本地小型AI助手背后都离不开模型蒸馏技术的支撑它也是大模型普及落地的重要助力。值得注意的是强化学习如基础层Aligning中用到的RLHF并非仅局限于基础安全对齐它也是重要的调优手段之一与微调、模型蒸馏等技术相辅相成通过正向反馈机制持续优化模型输出质量让大模型的响应更贴合人类需求、更精准适配具体场景进一步完善了调优层的技术体系。工具层让大模型“会动手”RAG Function Calling MCP多模态融合尽管经过调优的LLM能精准响应需求但它依然存在两个明显的短板一是知识有滞后性训练数据有截止日期无法获取最新的信息比如不知道2026年的最新政策、行业动态二是不会“动手操作”只能生成文本无法直接调用工具、执行具体任务。而这一层的4种技术就是帮大模型打破这些局限让它从“只会说”变成“会用工具、能获取新知识、能跨模态交互”的实用工具。RAG检索增强生成解决知识过时难题RAG的全称是“检索增强生成”核心逻辑是“先检索、再生成”相当于给大模型装上了“外接知识库”。当我们向AI提问时AI不会直接依赖自身的训练数据回答而是先从外部知识库可以是企业内部文档、最新新闻、行业报告、网络信息等中检索与问题相关的最新、最准确的信息再结合这些检索到的信息生成完整、精准的回答。它的核心价值就是解决LLM知识滞后、回答不准确的问题。比如我们让AI回答“2026年最新个税政策”LLM自身的训练数据可能截止到2025年无法给出准确答案而RAG会先检索2026年个税新规的官方文件、权威解读再结合这些信息生成详细、准确的回答再比如企业员工用AI查询内部规章制度RAG会检索企业内部的文档库给出贴合企业实际的答案而不是通用的内容。Function Calling工具调用让AI动手做事Function Calling工具调用是让大模型从“语言生成者”转变为“任务执行者”的核心技术。它的核心逻辑是大模型根据用户的需求判断需要调用哪些外部工具然后按约定的格式输出工具调用指令由外部系统比如电脑、手机、第三方平台真正执行具体操作执行完成后再将结果反馈给大模型大模型再结合结果生成最终的回答。简单说Function Calling给AI装上了“手脚”让它能直接对接各类工具完成实际操作。比如你让AI“查一下明天北京的天气然后提醒我带伞”Function Calling会让AI生成“调用天气查询工具”的指令获取明天的天气信息后再生成“发送提醒消息”的指令最终完成整个任务再比如你让AI“统计近一个月的销售数据生成报表”它会调用Excel工具、数据库工具提取数据、统计分析最终生成完整的销售报表。MCPModel Context Protocol工具跨应用复用随着AI应用越来越多不同应用的工具也越来越丰富但一个问题随之出现不同AI应用的工具无法通用——比如A应用的天气查询工具B应用用不了C应用的文档处理工具D应用无法调用这导致开发者需要重复开发工具效率很低也造成了资源浪费。MCP模型上下文协议就是为解决这一问题而生的标准化协议。它规定了大模型与外部工具、数据源、服务对接的统一标准让大模型能以统一的方式连接各类外部工具和服务不管是哪个AI应用只要遵循这个协议就能复用已有的工具无需重复开发。它最大的贡献就是打破了工具的“壁垒”推动AI社区生态的发展让开发者不用“重复造轮子”可以专注于核心功能的开发同时也让用户能在不同AI应用中使用相同的工具提升使用体验。多模态融合Multimodal Fusion多模态融合是打破大模型“单一模态局限”的核心技术核心是让大模型同时理解、处理多种类型的信息文本、图像、音频、视频等实现跨模态交互与生成。比如让AI“根据一张风景图写一段文案”AI需要先识别图像中的元素山川、湖泊、夕阳再结合文本生成逻辑输出文案再比如AI语音助手能听懂人类的语音指令音频同时生成文本或语音回复背后都是多模态融合技术在发挥作用它让大模型的交互更自然、应用场景更广泛。高阶层让大模型“能思考”Agent及相关技术思维链工具层让AI“会动手、能获取新知识”但它依然需要人类给出明确指令、分步引导无法自主完成复杂任务。而高阶层的5种技术就是让AI具备“自主思考”的能力能自主设定目标、拆解任务、协同合作真正成为“能独当一面的虚拟员工”其中思维链更是提升AI推理能力的关键核心。思维链Chain of Thought, CoT思维链是提升大模型尤其是Agent推理能力的核心技术核心是让AI在输出最终答案前先“一步步说出思考过程”模拟人类解决复杂问题的逻辑——先拆解问题、再逐步分析、最后得出结论而不是直接给出答案。它能让AI的推理过程更透明、更可控同时大幅提升复杂问题的解决能力比如数学计算、逻辑推理、复杂任务拆解等场景都能发挥重要作用。举个简单的例子让AI解决“小明有5个苹果分给小红2个又买了3个现在小明有几个苹果”没有思维链时AI会直接输出“6个”开启思维链后AI会先拆解思考“1. 小明初始有5个苹果2. 分给小红2个剩余5-23个3. 又买了3个现在有336个”再输出最终答案。对于Agent而言思维链能帮助它更清晰地拆解复杂任务、梳理执行逻辑避免决策失误是Agent实现“自主思考”的关键支撑。Agent模拟人类的智能助手Agent智能体是一种能够基于目标进行“思考-行动-观察”循环的智能系统本质上是对人类行为模式的模拟——就像一个虚拟员工你只需要告诉它“要达成什么目标”它就能自主思考、拆解任务、调用工具、执行落地甚至在执行过程中发现错误主动纠正全程无需人工干预。最简单的Agent就是「提示词 LLM Tools」的组合提示词给AI定目标、定规则比如“帮我完成一周的工作周报”LLM负责思考决策拆解任务收集本周工作内容、统计工作成果、梳理问题与计划Tools负责执行操作调用文档工具、数据工具收集相关信息。比如你让Agent“整理上周的会议纪要提取待办事项并分给对应同事”它会自主拆解为“录音转文字→提取会议要点→筛选待办事项→匹配对应同事→发送通知”的步骤全程无需你动手。Multi-Agent多智能体协同办大事单个Agent能完成简单的单一任务但遇到复杂、多环节的任务比如“策划一场新品发布会”“完成一个项目的全流程管理”就显得力不从心了——一个Agent无法同时精通文案、设计、执行、数据分析等多个领域。而Multi-Agent多智能体就是由多个分工协作的Agent组成的系统通过拆分任务、隔离上下文解决单Agent难以处理的复杂问题。比如策划一场新品发布会可拆分出4个细分任务文案撰写、海报设计、场地对接、嘉宾邀请对应的就有4个Agent文案Agent负责写宣传文案、邀请函、设计Agent负责做海报、宣传视频、执行Agent负责对接场地、搭建舞台、邀约Agent负责联系嘉宾、确认出席。多个Agent协同工作各司其职、相互配合既能提升任务完成效率又能保证每个环节的质量。但需要注意Multi-Agent也有短板比如Token消耗量大、协作效率可能受沟通影响、系统复杂度过高使用时需要合理设计分工和协作机制。Context Engineering上下文工程让Agent思路清晰Agent在思考、执行任务时需要依赖大量的“上下文信息”——比如对话历史、用户输入的目标、工具执行的结果、任务的背景知识、相关规则等。如果上下文信息杂乱无章、冗余过多Agent就会“思路混乱”出现决策失误、偏离目标的情况比如忘记之前的指令、遗漏关键信息。Context Engineering上下文工程就是关注如何高质量地筛选、压缩和组织这些上下文信息。它的核心作用是让Agent能快速获取关键信息排除冗余、无关的内容从而最大化模型的决策与推理能力。简单说就是给Agent“整理思路”比如筛选出任务的核心目标、关键步骤、重要约束让Agent在复杂任务中不迷路、不跑偏确保决策的准确性和执行的高效性。Agent Skill可复用的能力模块Agent的能力可以拆解为一个个“技能模块”这就是Agent Skill智能体技能。它是一种轻量级的开放格式用于将一整套Agent能力包括提示词、工具脚本、知识文件、操作流程等封装为可复用的模块实现低门槛的分享与复用相当于给Agent“安装插件”快速提升Agent的能力。Agent Skill本质上约等于一个“子Agent”它专注于完成某一类特定的任务比如“简历修改”“会议纪要整理”“数据统计”。它特别适合SOP标准作业流程的沉淀和复用——比如公司的老员工离职后可将他的工作流程、操作技巧、专业知识封装成Agent Skill新员工只需调用这个Skill就能快速上手工作不用再花大量时间学习企业也可以将核心业务流程封装成Skill让所有Agent都能复用提升工作标准化水平。而且Agent会在运行过程中按需激活不同的Skills、按需读取和使用Skills文件包里的内容渐进式披露避免资源浪费。落地层让Agent“稳落地”OpenClaw Harness Engineering有了Agent的核心能力如何让它真正落地成为我们能用上、好用的工具这就需要三个关键技术OpenClaw开源框架和Harness Engineering工程实践它们共同负责将Agent的能力转化为可实际使用的产品解决“技术落地难、运行不稳定、执行效率低”的问题。OpenClaw人人可用的AI Agent框架OpenClaw是一款开源、高可扩展的AI Agent框架基于TypeScript开发核心用途是帮助普通用户、开发者、企业快速构建可自定义的私人AI助手。它与传统的AI框架相比有两个核心优势一是拓展了Agent的交互入口不仅能在网页端使用还能对接飞书、钉钉等常用办公软件让我们在熟悉的聊天界面就能发送指令、让Agent执行任务二是支持本地部署所有数据都保存在本地隐私更可控不用担心数据泄露。OpenClaw的核心能力是能接管电脑的各类操作——比如读写文件、执行脚本、模拟鼠标键盘操作、对接第三方工具真正实现“聊天框里办大事”。比如你可以让它“自动整理电脑里的文件按类型分类归档”“自动执行Excel数据统计生成报表”“自动对接邮件回复常见咨询”不管是日常办公还是个人事务处理都能大幅提升效率。而且它开源免费开发者可以根据自己的需求自定义修改框架代码拓展Agent的能力。Harness Engineering让Agent可靠高效运行Agent在执行长周期、复杂任务时很容易出现“出错、失控”的问题——比如执行到一半卡住、偏离目标或者泄露敏感信息、执行违规操作这些问题都会影响Agent的实际使用价值。而Harness Engineering工程实践就是通过构建“受控环境”让Agent在约束下高效、可靠地完成长周期复杂任务。它包含一系列围绕Agent的工程实践比如构建约束机制明确Agent的操作边界禁止Agent执行违规、有害的操作建立反馈回路让Agent能及时接收执行结果的反馈发现错误后主动纠正整理可靠的上下文信息确保Agent的决策基于准确、有用的信息优化资源分配避免Agent占用过多硬件资源导致运行卡顿。简单说Harness Engineering就是给Agent“划红线、立规则、搭保障”确保它能稳定、安全、高效地完成任务真正成为可靠的“虚拟员工”。总结看懂大模型技术进化脉络以上21个技术按层级清晰划分相互支撑、协同发力构成了大模型的完整技术体系每一层都有其不可替代的价值最后近期科技圈传来重磅消息行业巨头英特尔宣布大规模裁员2万人传统技术岗位持续萎缩的同时另一番景象却在AI领域上演——AI相关技术岗正开启“疯狂扩招”模式据行业招聘数据显示具备3-5年大模型相关经验的开发者在大厂就能拿到50K×20薪的高薪待遇薪资差距肉眼可见业内资深HR预判不出1年“具备AI项目实战经验”将正式成为技术岗投递的硬性门槛。在行业迭代加速的当下“温水煮青蛙”式的等待只会让自己逐渐被淘汰与其被动应对不如主动出击抢先掌握AI大模型核心原理落地应用技术项目实操经验借行业风口实现职业翻盘深知技术人入门大模型时容易走弯路我特意整理了一套全网最全最细的大模型零基础学习礼包涵盖入门思维导图、经典书籍手册、从入门到进阶的实战视频、可直接运行的项目源码等核心内容。这份资料无需付费免费分享给所有想入局AI大模型的朋友扫码免费领取全部内容部分资料展示1、 AI大模型学习路线图2、 全套AI大模型应用开发视频教程从入门到进阶这里都有跟着老师学习事半功倍。3、 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