2024年网络安全最全从零开始学习大模型-第一章-大模型是什么(2)，一文搞懂_网络安全大模型

学习路线：

这个方向初期比较容易入门一些，掌握一些基本技术，拿起各种现成的工具就可以开黑了。不过，要想从脚本小子变成黑客大神，这个方向越往后，需要学习和掌握的东西就会越来越多以下是网络渗透需要学习的内容：

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

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一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！

大模型的简介

在人工智能的众多分支中，大模型（Large Models）以其庞大的参数规模在自然语言处理（NLP）和机器学习领域中占据了显著的地位。这些深度学习模型通过在广泛的数据集上进行训练，掌握了丰富的数据表示和多样的模式识别，从而在文本生成、语言理解、图像识别等任务上取得了卓越的成就。

大模型之所以被称为“大”，是因为它们包含了数十亿甚至数万亿个参数，这使得它们能够处理庞大的数据量并解决复杂的任务。这些模型主要采用深度学习技术，特别是深度神经网络，来从数据中提取特征并执行各类任务。

在近期的发展中，大模型在人工智能领域取得了显著的进步。例如，OpenAI的GPT系列、Google的BERT和T5、以及OpenAI的DALL·E等模型，在语言理解和文本生成、图像生成等领域展现了令人瞩目的能力。这些成就不仅推动了人工智能技术的进步，也为多个行业的应用开辟了新的道路。

大模型作为当前人工智能发展的一个重要方向，对于那些期望在这一领域取得进展的专业人士来说，掌握大模型的相关知识变得日益重要。

大模型之所以能够崛起，主要得益于以下几个方面的发展：

1. 数据量的激增：互联网的普及和传感器技术的进步为我们带来了前所未有的数据规模。这些海量的数据为训练大型模型提供了丰富的素材，使得构建和训练这些模型成为现实。
2. 计算能力的飞跃：硬件技术的进步，加之算法的优化，使得我们能够在分布式计算环境中高效地训练和应用大规模的深度学习模型。这种计算能力的提升为大模型的发展奠定了坚实的基础。
3. 算法的持续革新：深度学习领域的研究人员不懈努力，不断对算法进行创新和改进。这些改进使得大型模型在面对复杂问题时，能够更加高效地进行学习和推理，提升了模型的性能和准确性。

正是这些因素的共同作用，推动了大模型技术的快速发展，并在人工智能的多个领域中展现出巨大的潜力和价值。

#01 大模型的特点

大模型的特征可以概括为以下几点：

1. 庞大的参数规模：大模型拥有从数十亿到数万亿不等的参数，这种规模的参数赋予了模型强大的表达和学习能力，使其能够精确地适应复杂的数据模式和任务需求。
2. 对数据的高需求：训练这些巨型模型需要大量的数据集，以确保模型能够有效地学习和泛化。
3. 计算资源密集：鉴于参数数量的巨大，大模型在训练和推理时需要消耗大量的计算资源和时间，这通常依赖于高性能的硬件支持。
4. 卓越的性能：与小型模型相比，大模型在多项任务上展现出更优的性能，得益于其从海量数据中学习到的复杂特征和规律。
5. 出色的泛化性：大模型往往具备更强的泛化能力，能够在新的、未见过的数据上也保持良好表现，这是因为它们能够捕捉到数据中的细微差别和深层次规律。
6. 多任务适用性：大模型通常不局限于单一任务，而是能够广泛适用于多种不同的任务，如文本生成、分类、问答等自然语言处理领域。
7. 迁移学习的优势：得益于在多样化任务上的预训练，大模型展现出强大的迁移学习能力。面对新任务时，它们可以通过微调或迁移学习迅速适应，并保持较高的性能水平。

这些特点共同构成了大模型的核心优势，使其在人工智能的多个领域中发挥着关键作用，并持续推动着技术的发展和应用。

#02 入门大模型

想要入门大模型，初学者可以从以下几个方面入手：

1. 基础知识学习：首先，了解机器学习和深度学习的基本概念是必不可少的。这包括神经网络的工作原理、优化算法、损失函数等。可以通过网络课程、专业书籍或教学视频等资源来学习这些基础知识。
2. 深入理解大模型：熟悉大模型的工作原理和架构，包括但不限于BERT、GPT等流行模型，以及它们在不同场景下的应用方式。
3. 掌握技术工具：学习并掌握主流的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，以及相关的工具和库。同时，了解如何利用GPU、TPU等硬件资源来提高模型训练和推理的效率。
4. 动手实践：通过实际操作来巩固理论知识。可以从简单的模型开始，逐步尝试更复杂的大模型构建和训练，以提升解决实际问题的能力。
5. 加入社区和项目：参与到机器学习和深度学习的社区中，与其他学习者和专家交流，分享学习心得。同时，通过参与开源项目，了解行业的最新动态和技术发展。
6. 持续学习：鉴于人工智能领域的快速发展，持续学习新的研究成果和技术是必要的。通过不断学习和实践，保持自己的知识和技能的更新，以适应不断变化的技术环境。

通过这些步骤，初学者可以逐步建立起对大模型的深入理解，并在实践中不断提升自己的技能。

#03 学习大模型的微调

学习大模型的过程中，微调是一个关键环节，它使得预训练模型能够更好地适应特定的应用场景。以下是微调大模型的一般步骤：

1. 选择预训练模型：根据你的任务类型，选择一个合适的预训练大模型。例如，对于文本处理任务，BERT或GPT系列可能是不错的选择；对于图像识别任务，则可能倾向于ResNet或Vision Transformer等模型。
2. 准备数据集：为你的任务准备相应的数据集，包括训练集、验证集和测试集，并进行适当的数据清洗和预处理，如文本分词、图像归一化等。
3. 自定义模型结构：根据任务需求，对模型的输出层进行调整。例如，在分类任务中，可能需要添加一个全连接层，其神经元数量与类别数相匹配。
4. 设定微调参数：确定微调过程中的重要参数，如学习率、批处理大小、训练周期等，这些参数将直接影响模型的性能。
5. 执行微调：使用你的数据集对预训练模型进行微调。由于模型已经具备了一定的通用知识，这一步骤通常比完全从头开始训练要快。
6. 评估性能：在验证集上评估微调后的模型性能，并根据结果调整参数，以进一步优化模型。这个过程可能需要多次迭代。
7. 模型应用：当模型在验证集上达到满意的性能后，进行最终的测试评估，并将其部署到实际任务中。

通过这个过程，你可以使大模型更好地适应特定的任务需求，从而在实际应用中发挥最大的效能。

#04 大模型微调注意事项

在进行大模型的微调时，有几个重要的注意事项需要考虑，以确保微调过程的有效性和模型性能的优化：

1. 学习率的调整：微调时应该采用较预训练阶段更低的学习率。这是因为较低的学习率有助于保持预训练模型中已经学习到的有用信息，同时对模型权重进行细微调整以适应新任务。
2. 冻结部分层：在某些情况下，可能需要冻结预训练模型的某些层，尤其是接近输入层的部分，这样可以减少模型需要调整的参数数量，降低过拟合的风险，并减少计算资源的消耗。
3. 处理数据不平衡：面对类别不平衡的数据集，需要采取策略来平衡各类别的样本数量，例如通过过采样少数类别、欠采样多数类别，或者在损失函数中引入类别权重，以确保模型对所有类别都有良好的识别能力。
4. 数据预处理的一致性：确保微调时使用的数据预处理方式与预训练时保持一致，这有助于模型更好地适应新数据。
5. 正则化技术：在微调过程中，可能需要使用正则化技术（如Dropout、L2正则化等）来防止过拟合，尤其是在数据量较少的情况下。
6. 模型和任务的匹配性：选择与任务特性相匹配的预训练模型，例如，对于需要理解上下文的任务，选择BERT或GPT这样的模型可能更为合适。
7. 资源管理：微调大型模型通常需要较多的计算资源，因此合理分配和管理资源，如GPU和内存，对于提高微调效率至关重要。
8. 迭代调优：微调过程可能需要多次迭代，通过不断调整超参数和训练策略来优化模型性能。
9. 评估指标的选择：选择合适的评估指标来衡量模型在特定任务上的表现，这有助于更准确地理解模型的性能，并指导后续的优化工作。

通过仔细考虑这些因素，可以更有效地进行大模型的微调，从而在特定任务上获得更好的性能。

大模型岗位需求

大模型时代，企业对人才的需求变了，AIGC相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。

掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：

• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；

• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；

• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；

• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。

可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路，少碰壁，这里我直接把全套AI技术和大模型入门资料、操作变现玩法都打包整理好，希望能够真正帮助到大家。

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如何自学黑客&网络安全

黑客零基础入门学习路线&规划

初级黑客
1、网络安全理论知识（2天）
①了解行业相关背景，前景，确定发展方向。
②学习网络安全相关法律法规。
③网络安全运营的概念。
④等保简介、等保规定、流程和规范。（非常重要）

2、渗透测试基础（一周）
①渗透测试的流程、分类、标准
②信息收集技术：主动/被动信息搜集、Nmap工具、Google Hacking
③漏洞扫描、漏洞利用、原理，利用方法、工具（MSF）、绕过IDS和反病毒侦察
④主机攻防演练：MS17-010、MS08-067、MS10-046、MS12-20等

3、操作系统基础（一周）
①Windows系统常见功能和命令
②Kali Linux系统常见功能和命令
③操作系统安全（系统入侵排查/系统加固基础）

4、计算机网络基础（一周）
①计算机网络基础、协议和架构
②网络通信原理、OSI模型、数据转发流程
③常见协议解析（HTTP、TCP/IP、ARP等）
④网络攻击技术与网络安全防御技术
⑤Web漏洞原理与防御：主动/被动攻击、DDOS攻击、CVE漏洞复现

5、数据库基础操作（2天）
①数据库基础
②SQL语言基础
③数据库安全加固

6、Web渗透（1周）
①HTML、CSS和JavaScript简介
②OWASP Top10
③Web漏洞扫描工具
④Web渗透工具：Nmap、BurpSuite、SQLMap、其他（菜刀、漏扫等）
恭喜你，如果学到这里，你基本可以从事一份网络安全相关的工作，比如渗透测试、Web 渗透、安全服务、安全分析等岗位；如果等保模块学的好，还可以从事等保工程师。薪资区间6k-15k

到此为止，大概1个月的时间。你已经成为了一名“脚本小子”。那么你还想往下探索吗？

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7、脚本编程（初级/中级/高级）
在网络安全领域。是否具备编程能力是“脚本小子”和真正黑客的本质区别。在实际的渗透测试过程中，面对复杂多变的网络环境，当常用工具不能满足实际需求的时候，往往需要对现有工具进行扩展，或者编写符合我们要求的工具、自动化脚本，这个时候就需要具备一定的编程能力。在分秒必争的CTF竞赛中，想要高效地使用自制的脚本工具来实现各种目的，更是需要拥有编程能力.

如果你零基础入门，笔者建议选择脚本语言Python/PHP/Go/Java中的一种，对常用库进行编程学习；搭建开发环境和选择IDE,PHP环境推荐Wamp和XAMPP， IDE强烈推荐Sublime；·Python编程学习，学习内容包含：语法、正则、文件、 网络、多线程等常用库，推荐《Python核心编程》，不要看完；·用Python编写漏洞的exp,然后写一个简单的网络爬虫；·PHP基本语法学习并书写一个简单的博客系统；熟悉MVC架构，并试着学习一个PHP框架或者Python框架 (可选)；·了解Bootstrap的布局或者CSS。

8、超级黑客
这部分内容对零基础的同学来说还比较遥远，就不展开细说了，附上学习路线。

网络安全工程师企业级学习路线

如图片过大被平台压缩导致看不清的话，评论区点赞和评论区留言获取吧。我都会回复的

视频配套资料&国内外网安书籍、文档&工具

当然除了有配套的视频，同时也为大家整理了各种文档和书籍资料&工具，并且已经帮大家分好类了。

一些笔者自己买的、其他平台白嫖不到的视频教程。

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