随着创新的不断推进，正迈入充满希望的2024年，探索生成式人工智能（Generative AI）的潜力成为爱好者、研究人员和实践者的共同追求。本文将深入探讨2024年生成式人工智能的最佳学习路线图，涵盖动态进步、新兴趋势和变革性应用，为不同背景的读者提供全面的学习指南。
无论是人工智能领域的新手，还是数据科学家、深度学习工程师等专业人士，本文都将为提供掌握生成式人工智能所需的技能和知识。请系好安全带，准备开始一段激动人心的生成式人工智能之旅！
可以通过四种角色来开始学习生成式人工智能：用户、超级用户、开发者和研究人员。将详细讨论每种角色。在深入之前，需要熟悉生成式人工智能和基础模型等术语，并了解它们的无限用例。
成为生成式人工智能工具的用户是学习的最佳方式。注册并创建账户，亲自体验这些工具。熟悉它们，了解它们的功能和特性，并进行实验。探索ChatGPT、BARD、Midjourney、Dalle 2、Stable Diffusion等工具，了解它们的优缺点以及如何在工作中使用它们。
在获得实践经验后，第二步是提高知识，学习更有效地使用这些工具。生成式人工智能工具有很大的潜力尚未被发掘。需要学习正确的技巧来有效使用它们。大多数生成式人工智能工具根据自然描述生成响应，这被称为提示（prompt）。提示编写是一门艺术。需要详细了解提示工程，以充分发挥生成式人工智能的潜力。需要做的是：学习提示工程，探索使用生成式人工智能工具的最佳和最有效的提示，理解编写提示的最佳实践。
现在已经能够有效地使用生成式人工智能工具，下一个阶段是学习这些模型的工作原理，并在数据集上微调这些模型。需要有机器学习和深度学习的实际经验才能做到这一点。在开始机器学习和深度学习之前，建议回顾以下先决条件。如果已经熟悉，可以跳过这些先决条件。
先决条件包括对概率和统计概念的良好理解，如概率、条件概率、贝叶斯定理等；对线性代数概念如向量、矩阵和线性方程组的良好理解；对微积分概念如梯度、导数和偏导数的良好知识；以及对编程语言如Python/R的实际经验。
在机器学习方面，要熟悉监督学习和无监督学习算法，如线性回归、逻辑回归、随机森林、K均值等，并知道如何在表格数据集上构建机器学习模型。在深度学习方面，要对深度学习架构如多层感知器、循环神经网络（RNN）、长短期记忆模型（LSTM）、门控循环单元（GRU）和卷积神经网络（CNN）有良好的理解，并至少熟悉一个深度学习框架，如Keras、Tensorflow、Pytorch或FastAI。能够使用上述任何一个深度学习框架训练深度学习模型。例如，训练多层感知器在表格数据集上，构建RNN和CNN处理非结构化数据，即文本和图像。了解预训练模型对图像数据的不同类型，并知道如何在下游任务上微调它们。学习语言模型，并用LSTM/GRU构建它们。了解注意力机制，并知道使用LSTM处理长序列的限制。了解自编码器和GANs的架构，并能够在数据集上训练这些模型。
最后一个阶段是为研究人员准备的。要建立在生成式人工智能研究领域的职业生涯，需要了解如何从头开始构建这些生成模型。应该精通各种概念和技术来构建这些生成模型。
作为NLP研究人员，需要学习并实现注意力模型、关键查询值（KQV）注意力、层归一化、位置编码等，从零开始构建自己的GPT架构，理解从基础到高级的强化学习算法，学习近端策略优化（PPO），从零开始实现RLHF，从零开始构建ChatGPT，并保持对当前趋势和研究在生成式人工智能NLP的更新。