LLM和langchain的知识学习推荐

Question

目前在自学大模型应用，方向是AI辅助编码，有没有好人提示一下知识树和学习顺序，多谢

Answer 1

zhyuli 下午好🌅🌅🌅
本答案参考ChatGPT-3.5

对于AI辅助编码的学习，推荐以下知识树和学习顺序：

1. 编程基础：首先要具备一定的编程基础，包括算法、数据结构、面向对象编程等。

2. 人工智能基础：了解人工智能的基本概念和原理，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。

3. 语言模型（LM）：学习语言模型的基本概念和算法，包括统计语言模型、神经网络语言模型等。

4. LLM（Large Language Model）：学习大规模语言模型的原理和应用，了解常见的大规模语言模型，如GPT（Generative Pretrained Transformer）等。

5. LLM 的训练与调优：学习如何训练和调优 LLM，包括数据准备、模型架构设计、超参数调优等。

6. LLM 的应用：了解如何将 LLM 应用于编程辅助，掌握如何使用 LLM 生成、补全、纠错代码等。

7. Langchain：学习 Langchain 的基本原理和应用，掌握如何使用 Langchain 进行代码分析、编程建议等。

8. 实践项目：进行实践项目，将所学知识应用到实际中，提高实际编程能力。

推荐的学习顺序如下：

1. 先夯实编程基础，包括算法、数据结构、面向对象编程等。

2. 学习人工智能基础，了解人工智能的基本概念和原理。

3. 了解语言模型的基本概念和算法。

4. 深入学习大规模语言模型的原理和应用。

5. 掌握 LLM 的训练与调优技巧。

6. 学习 LLM 的应用，特别是在编程辅助领域的应用。

7. 学习 Langchain 的基本原理和应用。

8. 进行实践项目，提高实际编程能力。

以上是一个简单的知识树和学习顺序，你可以根据自己的学习进度和兴趣进行调整。另外，建议多阅读相关文献、参加在线课程或培训班，以及积极参与相关的实践项目和开发社区，加强实践和交流。