• 最近不少同学问我，怎么准备大模型相关的实习？其实，不用特别纠结于学太多理论，实战项目才是王道！今天就跟大家分享一下我自己的学习路径和项目经验，希望能帮到大家。
  

1️⃣ 学习路径 直接上手项目最重要！

如果你对大模型方向感兴趣，我的建议是找2-3个大模型相关的项目先做起来。这能让你快速积累经验，并且在实习面试中有话可说。大模型领域的主流方向如下，可以根据查阅岗位需求和自身兴趣选择：

训练，微调，RAG（检索增强生成），Agent，评测，模型压缩/量化/蒸馏，系统架构…

2️⃣ 面试准备

面试的重点：

自我介绍要简洁有亮点。

项目细节必须熟练掌握，特别是你提到的大模型的原理和架构细节。比如：如果你做了ChatGLM相关的项目，一定要对它的架构非常清晰。

八股文和常考的手撕代码题要准备，如手撕attention这种是常见的考点。

📍我的准备清单【划重点！我积累了好多面试经历总结出来的📝】

✔️自我介绍 + 项目细节：对项目中的技术细节、原理要非常熟悉，像LoRA的原理等。

✔️八股文复习：我的重点是LLM基础和一点点VLLM，以下是我复习的方向：

✔️LLM基础：Transformer/Attention机制（self/multihead）、GPT系列、BERT、 ChatGLM、LLaMA1和2、Embedding机制、LoRA、P-Tuning、SFT、RLHF(PPO)、Agent、Langchain、RAG等。

✔️VLLM基础：CLIP、LLaVA、Stable Diffusion等视觉相关大模型。

✔️LLM和深度学习的结合：为什么Transformer优于RNN？

✔️开放性问题：为什么现在主流的大模型都用自回归结构，而不用自编码？

✔️手撕代码：必刷力扣题，推荐《代码随想录》、《剑指Offer》、《Hot100》系列。

3️⃣ 实践比理论更重要

总结一下，其实学习大模型相关知识不是最难的，真正关键的是多做项目，把自己学到的理论和技能应用到实战中。找到适合自己的学习和项目方向，结合理论与实践，快速成长，抓住实习机会！

✨ 希望大家都能顺利找到自己心仪的大模型实习

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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