2024学习生成式AI的最佳路线图

来源：AI公园

 

作者：Yana Khare

 

导读

本文深入探讨了2024年最佳生成式AI路线图的细节，引领我们穿越动态进展、新兴趋势以及定义这一尖端领域的变革应用。

---

引言

在日新月异的人工智能领域，生成式AI犹如创新的灯塔，不断拓展创造力与智慧的边界。随着我们步入充满希望的2024年景观，探索生成式AI潜力的呼唤吸引了爱好者、研究者和实践者的共同关注。本文深入探讨了2024年最佳生成式AI路线图的细节，引领我们穿越动态进展、新兴趋势以及定义这一尖端领域的变革应用。

加入我们，踏上一段揭示关键里程碑、工具、方法论和洞见的旅程，提供一个全面的指南，帮助您在即将到来的一年里驾驭和卓越于生成式AI领域。无论您是人工智能领域的完全新手，还是数据科学家、机器学习工程师、深度学习工程师或类似职位的专业人士，这条学习路径都将赋予您掌握生成式AI所需的技能和知识。

因此，系好安全带，准备开启一段令人振奋的生成式AI世界之旅吧！

目录

路线图：我如何开始学习生成式AI？

您可以从四种角色入手来学习生成式AI路线图：用户、超级用户、开发者和研究者。我们将详细讨论每一种角色。在继续前进之前，您需要对生成式AI和基础模型有一定的了解。

对生成式AI和基础模型及其无限的应用场景有良好的理解。

现在，让我们探索不同的角色。

---

1. 用户

没有比亲身体验更好的学习生成式AI方式了。第一个角色便是成为生成式AI工具的用户。注册并创建账号，亲自动手使用任意一款生成式AI工具，以获得实践经验。熟悉这些生成式AI工具，理解它们是什么，了解其功能和特性，并进行实验。

探索ChatGPT、BARD、Midjourney、Dalle 2、Stable Diffusion等。

现在，我们更清楚了生成式AI工具的优缺点，以及它们如何在工作中助我们一臂之力。下一步是深入了解，学习如何有效地使用它们。

---

2. 超级用户

在亲自动手体验了生成式AI工具后，第二步是提升我们的知识水平，学会更好地利用这些工具。

生成式AI工具拥有未被充分发掘的巨大潜力。我们需要学习应用正确的技巧，以实现有效使用。大多数生成式AI工具基于自然描述（称为提示）生成响应。编写提示是一种艺术。为了充分发挥生成式AI的潜力，我们需要详细学习提示工程。以下是您需要做的事情：

• 学习关于提示工程的知识。
• 探索使用生成式AI工具的最佳和最有效的提示。
• 理解编写提示的最佳实践。

---

3. 开发者

现在，我们已经能够熟练且有效地使用生成式AI工具。下一个阶段是学习这些生成式AI模型的工作原理，以及如何在我们的数据集上微调这些模型。

为此，您需要具备机器学习和深度学习的实际经验。我建议在开始学习机器学习和深度学习之前，先复习以下先决条件。如果您已具备相关知识，可以跳过这些先决条件。

先决条件

对概率和统计概念有良好的理解。

• 概率： 概率、条件概率、贝叶斯定理等。

统计学： 正态分布、中心极限定理等。

对线性代数概念如向量、矩阵和线性方程组有良好的理解。

对微积分概念如梯度、导数和偏导数有扎实的知识。

具备如Python或R等编程语言的实际操作经验。

3.1 机器学习

1. 熟练掌握监督和非监督学习算法，如线性回归、逻辑回归、随机森林、k均值等。
2. 知道如何在表格数据集上构建机器学习模型。

3.2 深度学习

对多层感知机、循环神经网络（RNN）、长短时记忆模型（LSTM）、门控循环单元（GRU）和卷积神经网络（CNN）等深度学习架构有深入理解。

至少掌握一种深度学习框架，如Keras、Tensorflow、Pytorch或FastAI的实际操作经验。

1. 能够使用上述任一深度学习框架训练深度学习模型。例如：

• 在表格数据集上训练多层感知机。

为非结构化数据，即文本和图像，构建RNN和CNN。

了解图像数据的预训练模型及其不同类型。例如，知道如何在下游任务上对其进行微调。

学习语言模型，并使用LSTM/GRU构建它们。

获得注意力机制的知识，了解使用LSTM处理长序列的局限性。

理解自编码器和GANs的架构，能够在我们的数据集上训练这些模型。

3.3 用于自然语言处理和计算机视觉的生成模型

现在，您可以根据兴趣定制自己的学习路径。如果您想学习并构建像ChatGPT这样的生成模型，可以选择自然语言处理的生成模型。如果您对构建像Midjourney和DALL-E 2这样的模型感兴趣，可以选择计算机视觉的生成模型。

3.3.1 自然语言处理的生成模型

如果您选择自然语言处理（NLP）作为专注领域，以下学习路径将引导您掌握自然语言处理的生成模型。

发现大型语言模型（LLM）的力量，它是自然语言处理（NLP）的基础模型。

了解流行的LLM，如Transformers、BERT、GPT 3.5、PaLM 2等。

理解如何使用大型语言模型（LLM）进行下游任务：微调和情境学习，即零样本、一样本和少量样本学习。

揭示训练LLM的最佳实践，包括挑战、扩展法则和高效训练机制，如并行和分布式架构。

学习如何在您特定领域的数据上预训练LLM。

理解并实施不同的技术，以微调LLM用于下游任务。

学习不同的优化技术以加速模型微调，如适配器、LoRA、QLoRA等。

了解LLMops：如何在生产环境中部署LLM？

探索前沿模型如ChatGPT和BARD，理解它们的训练过程，包括强化学习从人类反馈（RLHF）、监督微调和提示工程的概念。

知道如何在您的数据集上微调ChatGPT。

动手实践LLM框架，如LangChain、AutoGPT、向量数据库等。

3.3.2 计算机视觉的生成模型

如果您选择深入计算机视觉，本学习路径将指导您掌握计算机视觉的生成模型。

1. 学习计算机视觉中的基础模型：扩散模型及其不同类型。
2. 理解如何为下游用例微调扩散模型。
3. 学习稳定扩散模型，包括模型架构和训练过程。
4. 学习如何在您的数据集上微调稳定扩散模型。

探索Mid Journey、DALLE 2和其他类似模型。

---

4. 研究员

最后一个阶段是为研究人员设计的。要在生成式AI研究领域建立职业生涯，您需要理解如何从零开始构建这些生成模型。您应该熟练掌握构建这些生成模型的各种概念和技术。

要成为自然语言处理的研究人员，您需要：

1. 学习并实现注意力模型、键查询值（KQV）注意力、层归一化、位置编码等。
2. 获得亲手构建自己的GPT架构的经验。
3. 从基础到高级理解强化学习算法的工作原理。
4. 学习近似策略优化（PPO）。
5. 从零开始实现RLHF。
6. 从零开始构建ChatGPT。

关注自然语言处理生成AI的当前趋势和研究。

要继续在计算机视觉领域的研究：

1. 从零开始构建扩散模型。
2. 学习如何从零开始实现稳定扩散。
3. 关注计算机视觉生成AI的当前趋势和研究。

---

结论当我们接近2024年掌握生成式AI路线图的尾声时，这段旅程照亮了热衷于探索创造力与智慧领域的爱好者、研究者和专业人士面前的多样化道路。用户、超级用户、开发者和研究员的角色如同指路灯塔，在这场变革性的探险中提供定制化的路径，适合不同层次的专长和抱负。这份全面的生成式AI路线图勾勒出一条与人工智能不断演变的景观相契合的路径，为那些在科技与创意激动人心的交汇点上航行的人们提供了结构化的指南。记住，生成式AI的路线图不仅仅是一条线性路径；它是一个路标，提供灵活性、适应性和探索的空间。拥抱挑战，参与持续学习，并紧跟生成式AI发展的趋势。随着2024年的展开，这份路线图作为罗盘，指引着您走向掌握生成式AI的艺术与科学，为新的一年揭开创造力和创新的新视野。