新手入门大语言模型学习路线

最近有很多同学想要学习大模型，于是我根据多年的学习经验，总结了一些适合你从 0 到 1 的入门经验，分享给大家呀

1、几个学习大模型必备:

教程:动手学大模型Dive into LLMs

《动手学大模型 Dive into LLMs》：内容丰富，从基础概念到实际操作都有详细讲解，通过实践案例帮助理解大模型的原理和应用，适合初学者逐步深入学习😃。
李沐《大模型基础》：李沐老师的讲解深入浅出，对大模型的基础知识进行了系统梳理，有助于建立扎实的理论基础，同时结合实际案例分析，让抽象的知识变得更易理解🤓。

书籍:人大《大语言模型》、从零构建大语言模型《Build a Large Language Model (From Scratch)》

人大《大语言模型》：具有权威性和系统性，涵盖了大语言模型的各个方面，从理论到实践都有详细阐述，对于全面了解大语言模型的发展、原理和应用场景非常有帮助📚。
《从零构建大语言模型 (Build a Large Language Model (From
Scratch))》：专注于从零开始构建大语言模型，对于想要深入理解模型构建细节和原理的学习者来说是很好的参考资料，能够锻炼实践能力和深入思考能力🧐。

B站:斯坦福CS231N(计算机视觉)、CS224(自然语言处理)、CS229(机器学习)。MIT:introduction to deeplearning`(深度学习导论)

2、大模型怎么入门:

首先，将数学和编程基础打牢:

熟练掌握 Python 编程语言，以及相关的数据处理和计算工具如numpy、pandas等扎实
掌握微积分、线性代数、概率论等数学基础知识，为理解和优化模型提供支撑。
深入学习Pytorch等深度学习框架，了解其原理和使用方法，能够构建和训练基本的神经网络模型。

然后，掌握神经网络和大模型核心技术:

精通各类神经网络结构，如CNN用于图像处理、RNN(包括LSTM等变体)用于序列处理、Transformer及其在大模型中的应用。
理解大模型的训练方法，包括梯度下降算法及其优化变体，掌握如何调整超参数以提高模型性能。
深入研究大模型技术，如开源模型(以LLAMA等为代表)的架构和特点，掌握微调技术(如Lora微调)、偏好对齐(如RLHF等强化学习方法)以及大模型的应用编排(包括检索增强生成、Agent工具开发等)。

多尝试动手实践大模型项目，以及深入分析大模型相关论文，理解前沿研究成果和创新思路，同时参考开源代码实现复现和拓展。

想学大模型的同学，希望可以帮你少走点弯路，

针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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在大模型时代，我们如何有效的去学习大模型？

现如今大模型岗位需求越来越大，但是相关岗位人才难求，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，这里我直接把都打包整理好，希望能够真正帮助到大家_。

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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。