大模型学习路线图

第一阶段：基础知识准备
在这个阶段，您需要打下坚实的数学基础和编程基础，这是学习任何机器学习和深度学习技术所必需的。

\1. 数学基础

• 线性代数：矩阵运算、向量空间、特征值与特征向量等。
• 概率统计：随机变量、概率分布、贝叶斯定理等。
• 微积分：梯度、偏导数、积分等。

学习资料

• 书籍：

• • Gilbert Strang，《线性代数及其应用》
  • Sheldon Ross，《概率论与随机过程》

• 在线课程：

• • Khan Academy 的线性代数和微积分课程
  • Coursera 上的 “Probability and Statistics for Business and Data Science”

\2. 编程基础

• Python：了解基本的数据结构、控制流以及函数式编程。
• NumPy：掌握数组操作和数学函数。
• Matplotlib：学会绘制图表。

学习资料

• 书籍：

• • Mark Lutz，《Learning Python》

• 在线课程：

• • Codecademy 的 Python 课程
  • Udacity 的 “Intro to Programming” 和 “Intro to NumPy”

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第二阶段：机器学习基础
这一阶段主要涉及经典机器学习算法的学习，以及如何使用它们解决实际问题。
\1. 机器学习理论

• 监督学习：线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络等。
• 无监督学习：聚类算法、降维方法（PCA、t-SNE）等。
• 评估指标：准确率、召回率、F1 分数等。

学习资料

• 书籍：

• • Christopher M. Bishop，《Pattern Recognition and Machine Learning》
  • Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman，《The Elements of Statistical Learning》

• 在线课程：

• • Andrew Ng 在 Coursera 上的 “Machine Learning” 课程
  • Udacity 的 “Intro to Machine Learning with PyTorch”

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第三阶段：深度学习入门
在这个阶段，您将学习深度学习的基本概念和框架。
\1. 深度学习基础

• 神经网络：前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。
• 训练技巧：反向传播、梯度下降、正则化等。

学习资料

• 书籍：

• • Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville，《Deep Learning》

• 在线课程：

• • deeplearning.ai 的 “Deep Learning Specialization”
  • fast.ai 的 “Practical Deep Learning for Coders”

\2. 深度学习框架

• PyTorch：动态计算图、自动微分等。
• TensorFlow：静态计算图、Keras API 等。

学习资料

• 书籍：

• • Francois Chollet，《Deep Learning with Python》

• 在线课程：

• • Udacity 的 “Intro to Deep Learning with PyTorch”
  • TensorFlow 官方文档

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第四阶段：自然语言处理基础
本阶段将介绍自然语言处理的基本概念和技术。
\1. NLP 基础

• 词嵌入：Word2Vec、GloVe 等。
• 序列模型：RNN、LSTM、GRU 等。

学习资料

• 书籍：

• • Jurafsky & Martin，《Speech and Language Processing》

• 在线课程：

• • Coursera 的 “Natural Language Processing with Deep Learning”

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第五阶段：大规模语言模型
这一阶段将重点学习大规模预训练模型。
\1. Transformer 架构

• 自注意力机制：自我注意层、多头注意力等。
• Transformer 模型：编码器、解码器等。

学习资料

• 论文：

• • Vaswani et al., “Attention Is All You Need”

• 在线课程：

• • Hugging Face 的 “Transformers: State-of-the-Art Natural Language Processing”

\2. 预训练模型

• BERT：双向编码器表示。
• GPT：生成式预训练变换器。
• T5：基于 Transformer 的文本到文本预训练模型。

学习资料

• 论文：

• • Devlin et al., “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding”
  • Radford et al., “Language Models are Unsupervised Multitask Learners”
  • Raffel et al., “Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer”

• 在线课程：

• • Hugging Face 的 “State-of-the-Art Natural Language Processing”

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第六阶段：大规模模型的应用
在这一阶段，您将学习如何将大规模模型应用于各种实际场景。
\1. 应用实例

• 文本生成：生成连贯的文章、诗歌等。
• 对话系统：构建聊天机器人。
• 机器翻译：实现高质量的自动翻译系统。

学习资料

• 书籍：

• • Alex Johnson，《Large-Scale Language Models: Theory and Applications》

• 在线课程：

• • Hugging Face 的 “Build Your Own AI Assistant”

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第七阶段：持续学习与进阶
随着技术的发展，不断更新自己的知识库是非常重要的。
\1. 进阶主题

• 多模态学习：结合视觉、听觉等多种信息源。
• 模型优化：模型压缩、量化等。
• 伦理和社会影响：AI 的公平性、隐私保护等。

学习资料

• 论文：

• • Liu et al., “Useful Knowledge for Language Modeling”
  • Zhang et al., “Understanding Deep Learning Requires Rethinking Generalization”

• 在线课程：

• • MIT 的 “6.S191 Deep Learning” 课程
  • Stanford 的 “CS224N: Natural Language Processing with Deep Learning”

结语

通过以上七个阶段的学习，您将能够建立起对大规模预训练模型的深刻理解，并掌握其在实际应用中的技巧。记得在学习过程中保持好奇心和探索精神，积极尝试新技术并参与社区讨论。希望这份学习路线图能帮助您成功踏上大规模模型的学习之旅！

如果您对某个特定阶段或主题有更详细的问题，欢迎随时提问！

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。

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大模型&AI产品经理如何学习

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1.学习路线图

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。

2.视频教程

网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我自己整理的大模型视频教程，上面路线图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。

（都打包成一块的了，不能一一展开，总共300多集）

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方图片前往获取

3.技术文档和电子书

这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档，有几百本，都是目前行业最新的。

4.LLM面试题和面经合集

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👉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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