本文系统介绍了大模型的核心技术体系，包括Transformer与MOE两种架构设计，GPT与BERT两种经典模型，详细解析了大模型训练流程中的词表构建、文本向量化、多头注意力机制等关键环节，并阐述了模型评估方法与TensorFlow、LangChain等开发框架应用，最后介绍了MCP协议，为开发者提供全面的大模型技术入门与实践指导。

1、两种模型架构设计

Transformer

MOE

2、两种Transformer模型

GPT：

BERT：

3、大模型训练流程

名词1：载预定义词表（Vocabulary）

名词2：文本向量化

名词3：多头注意力机制

名词4：矩阵乘法

名词5、6：Scale、Softmax

名词7：矩阵相乘权重累加求和

名词8：损失函数

4、大模型二分类矩阵评估（准召率）

5、大模型训练评估结果

7、两种AI研发框架

AI模型训练框架（以TensorFlow为例）

AI应用开发框架（以LangChain为例）

8、MCP协议

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包：

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不出1年，“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。

风口之下，与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰，不如先人一步，掌握AI大模型原理+应用技术+项目实操经验，“顺风”翻盘！

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这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

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