如何系统的入门大模型？

对于刚开始接触大模型（LLM）的研究者来说，系统地学习和探索是非常重要的。以下是一个循序渐进的学习路径，帮助你高效地入门大模型的领域。

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1、浏览基础资源与课程

首先，你可以通过阅读几篇公众号或知乎上的文章来了解大模型的基本概念和发展现状。同时，建议观看一些优质的课程来系统地掌握相关知识。对于中文课程，李宏毅老师的《生成式AI》是一个很好的选择；而对于英文课程，可以参考斯坦福大学的CS324课程。这些资源能帮助你建立对大模型的总体认识，了解当前的研究进展以及存在的挑战。
📖 推荐阅读：
张俊林的《通向AGI之路：大型语言模型（LLM）技术精要》
《ChatGPT进化的秘密》

2、阅读综述性文章

接下来，阅读一些英文综述文章，帮助你深入了解大模型的研究方向、进展以及未解决的问题。综述性文章通常比基础资源更为全面和系统。可以从整体综述入手，然后深入到自己感兴趣的细分领域。
🌐 推荐阅读：
📌A Survey of Large Language Models
📌A Survey on In-context Learning
📌Explainability for Large Language Models: A Survey

3、深入阅读最新的研究论文

从综述文章中，你可以找到一些关键的、引用量高的论文。重点关注以下几个方面：
📌结论：了解每篇论文的主要发现。
📌实验方法：学习论文采用的研究方法和技术。
📌数据集与评估方法：了解使用的常用数据集和评估指标。
📌矛盾点：分析论文中的争议点，思考其原因。
你可以从这些论文中获取灵感，形成自己的研究问题并尝试进行实验验证。
📄 推荐资源：
📌GitHub - zepingyu0512/awesome-llm-papers-interpretability: 这是一份关于LLM可解释性的优秀论文列表。

4、实践与验证

在阅读了大量论文后，你可以选择一些开源代码进行实验，验证你的研究想法。当前，Hugging Face提供了丰富的大模型工具和资源，推荐使用其库来进行实践操作。不断地进行实验，修正想法，优化方法是研究中的重要部分。
📌Hugging Face Hub: 这里是获取和使用LLM模型的最佳场所。

你可以通过不断地重复第2步到第4步，深化对大模型的理解并推进自己的研究工作。同时这里也整理一些学习资料，供大家学习使用。

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一、AGI大模型系统学习路线

很多人学习大模型的时候没有方向，东学一点西学一点，像只无头苍蝇乱撞，下面是我整理好的一套完整的学习路线，希望能够帮助到你们学习AI大模型。

第一阶段：从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段：在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段：大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段：大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段：大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段：以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段：以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。