第一篇 算法原理

本篇将介绍AIGC相关的算法原理。首先是Transformer模型，它最开始出现在自然语言处理（NLP）领域的论文中，是后续GPT系列模型的基础，之后更是渗透到计算机视觉（CV）领域和强化学习（RL）领域，可以说Transformer模型在现在的深度学习（DL）领域中扮演着不可或缺的角色。然后是GPT系列模型，GPT-3是大语言模型的起点，引领了ViT、CLIP（对比语言-图像预训练）、Diffusion和ChatGPT等多个领域大模型的崛起。之后是深度生成模型，包括生成对抗网络（GAN）、自编码器（AE）和图像生成领域中常用的稳定扩散模型（Stable Diffusion）。自此，大模型开始朝着多模态的方向发展。最后是预训练模型，讲解常见的分布式训练方式，同时带领读者体验由微软研究院开发的深度学习模型训练优化库——DeepSpeed，以及国内外常用的模型即服务（MaaS）平台，以帮助开发者快速建立应用。

在开始本篇之前，需要对深度学习、强化学习、词向量编码、卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）有一定的了解。