• 这篇写给大模型方向的研一新生，我呆证看完以后能救你们大命
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首先我知道大模型算法工程师这个 title 十分诱人，你们现在也被导师说得一腔热血。

但是，大模型它跟七八年前的 CV、NLP 都不太一样，最不一样的点在哪里呢?

就是LLM 的训练对于硬件要求太高了。

以前我们 CV 方向，那自己买个 1080 啥的也就跑起来了，大不了跑一晚上几百个 epoch 也算是完事了，你真要从0训练大模型，没十几二十张 A卡你能跑得了吗?那一张卡几千块钱,我跟你说 月之阴暗面这种明星创业公司资金压力都那么大，都得烧钱弄，你别指望你们一时兴起的导师能给你们提供什么显卡去让你做实验。

我都能给你们预测你们未来的读研生涯

第一年，导师挥斥方遒让你们做 LLM 方向跟 xx的细分领域结合，就是 Alfor science 对吧。但实际上导师自己也没什么这方面建树，对你的助力几乎是 0，学长学姐也不会什么，毕竟大型现在也没几年。

然后你们自己吭哧吭哧学习，去各种论坛学结果学了一年，除了会讲点概念，自己写不出 python 代码，改不了网络结构，成为一个PPT 选手。

第二年，执行力强的同学好歹是 github 上几个开源项目跑通了，拼凑出一个实验发了论文，然后去面试，发现面试官问的自己都没学过怎么问这么底层啊?也没人教你啊。但最后还是找到了实习，毕竟能动手做一做大模型的实习生也很少，还是把你招进去打杂了。进入公司以后发现，原来自己虽然是算法工程师实习生的 title，但实际上干的都是打杂的活，真正的核心算法十几个博士在做。

第三年开始，秋招时候准备了转正答辩，结果组里说没有 HC 了，于是去参加秋招，发现，秋招对算法的理论要求比实习生难太多了四处碰壁还是专了工程岗位上岸了

但如果你们还是想学习大模型，我建议从prompt 和 finetune 做起，这两个有一些动手经验去面实习已经是稳过了。这 prompt不是你每次调用之前加几句就完事了，这也是要不断调不断迭代测试做实验去验证的。

但目前就业形势找算法岗需要你至少有一年的时间，不然这些东西很难吸收，这不是纯开发岗，照着做一遍就好像也会了，算法岗一些基本理论你不理解是没思路调优的，包括你如果没有时间给自己发有质量的论文，那其实大模型算法实习生的竞争，你也会很落下风。

如何学习AI大模型？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高

那么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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学习路线

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。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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