2024最新最全【大模型学习路线规划】零基础入门到精通！

大模型学习路线规划

第一阶段：基础理论入门

目标：了解大模型的基本概念和背景。
内容：
人工智能演进与大模型兴起。
大模型定义及通用人工智能定义。
GPT模型的发展历程。

第二阶段：核心技术解析

目标：深入学习大模型的关键技术和工作原理。
内容：
算法的创新、计算能力的提升。
数据的可用性与规模性、软件与工具的进步。
生成式模型与大语言模型。
Transformer架构解析。
预训练、SFT、RLHF。

第三阶段：编程基础与工具使用

目标：掌握大模型开发所需的编程基础和工具。
内容：
Python编程基础。
Python常用库和工具。
提示工程基础。

第四阶段：实战项目与案例分析

目标：通过实战项目深化理论知识和提升应用能力。
内容：
实战项目一：基于提示工程的代码生成。
实战项目二：基于大模型的文档智能助手。
实战项目三：基于大模型的医学命名实体识别系统。
案例分析：针对每个实战项目进行详细的分析和讨论。

第五阶段：高级应用开发

目标：掌握大模型的高级应用开发技能。
内容：
大模型API应用开发。
RAG (Retrieval-Augmented Generation)。
向量检索与向量数据库。
LangChain、Agents、AutoGPT。

第六阶段：模型微调与私有化部署

目标：学习如何对大模型进行微调并私有化部署。
内容：
私有化部署的必要性。
HuggingFace开源社区的使用。
模型微调的意义和常见技术。

第七阶段：前沿技术探索

目标：探索大模型领域的前沿技术和未来趋势。
内容：
多模态模型。
参数高效微调技术。
深度学习框架比较。
大模型评估和benchmarking。

在每个阶段结束时，可以安排一些测试或小项目来检验学习成果，并鼓励学生参与社区讨论，分享学习心得和项目经验。通过这样的学习路线，学生可以系统地掌握大模型的理论知识，并具备实战应用的能力。

想要完全了解大模型，你首先要了解市面上的LLM大模型现状，学习Python语言、Prompt提示工程，然后深入理解Function Calling、RAG、LangChain 、Agents等

很多人不知道想要自学大模型，要按什么路线学？

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1.成长路线图&学习规划
要学习一门新的技术，作为新手一定要先学习成长路线图，方向不对，努力白费。
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2.视频教程
很多朋友都不喜欢晦涩的文字，我也为大家准备了视频教程，其中一共有21个章节，每个章节都是当前板块的精华浓缩。

3.LLM
大家最喜欢也是最关心的LLM（大语言模型）

发展前景：大模型在自然语言处理、图像识别、语音识别等领域具有广泛的应用。随着大数据时代的到来，大模型技术将继续发展，为程序员提供更多的发展机会。

技能要求：要成为一名优秀的大模型程序员，需要具备以下技能：

• 掌握深度学习相关知识，如神经网络、卷积神经网络等；
• 熟悉编程语言，如Python、C++等；
• 了解大数据处理技术，如Hadoop、Spark等；
• 具备良好的数学和统计学基础，以便更好地理解和优化大模型。