普通程序员如何入手学习大模型（LLM）附学习路线和资源教程

在人工智能（AI）飞速发展的今天，掌握AI技术已经成为了许多高校研究者和职场人士的必备技能。从深度学习到强化学习，从大模型训练到实际应用，AI技术的广度和深度不断拓展。作为一名AI学习者，面对浩瀚的知识海洋，如何有条不紊地学习并应用这些技术呢？别担心，今天我为你整理了一份全面的AI学习路线图及资源推荐，带你一步步踏上AI学习之路。

必备基础知识

数学基础： 深入理解线性代数、概率论和统计学、微积分等基础数学知识。

编程基础： 熟练掌握至少一种编程语言，推荐Python，因为它是数据科学和机器学习领域的主流语言。

机器学习基础： 学习机器学习的基本概念、算法和模型，如线性回归、决策树、随机森林、支持向量机等。

深度学习必备知识

神经网络： 理解神经网络的基本结构和工作原理，包括前向传播和反向传播算法。

深度学习框架： 学习至少一个深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，掌握其基本操作和模型构建方法。

卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)： 深入学习CNN和RNN的原理和应用，这对于理解后续的大模型至关重要。

大模型入门知识

模型概览： 了解当前主流的大模型，如GPT系列、BERT、Transformer等，学习它们的基本架构和工作原理。

预训练和微调： 理解大模型的预训练和微调过程，学习如何使用预训练模型进行特定任务的微调。

大模型实践应用

项目实践： 通过实际项目来应用所学知识，如使用GPT-4进行文本生成、使用BERT进行文本分类等。

数据处理： 学习如何处理和准备数据，以适应大模型的需要，包括数据清洗、标注和增强等技术。

大模型进阶学习

模型优化： 学习模型优化技术，如模型压缩、量化、蒸馏等，以提高模型的效率和性能。

最新研究： 关注最新的研究进展和论文，理解大模型领域的前沿技术和趋势。

关于伦理和安全

伦理原则： 学习人工智能伦理原则，理解在使用大模型时可能遇到的伦理和社会问题。

安全性： 了解大模型的安全性问题，包括数据隐私、模型抗攻击性等。

看一下围绕大模型的应用场景和人才需求：
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Prompt工程：基于提示词对大模型的使用，会问问题就行。

基于大模型的应用（狭义的）：通过预设一些Prompt的方式做业务层应用，俗称大模型套壳。AI主播、AINPC、AI小助手。。。之前是会调API就行。现在有了GPTs，连调用API都可以不用了，动动嘴就可以实现应用生成。
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私有知识库：用RAG技术给大模型配个“资料袋”——大模型外挂向量数据库。

AI Agent：给大模型“大脑”装上记忆体、手和脚，让它可以作为智能体进行自主决策、任务拆解和执行。

微调大模型：基于基座大模型的Fine Tuning。

训练大模型：大模型训练，高端赛道的角逐。

因此普通程序员研究大模型，不妨选择从外到内的思路，从套壳应用，再了解部署、微调和训练。

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。