大语言模型(LLM)入门学习路线图_llm学习路线

Github项目上有一个大语言模型学习路线笔记，它全面涵盖了大语言模型的所需的基础知识学习，LLM前沿算法和架构，以及如何将大语言模型进行工程化实践。这份资料是初学者或有一定基础的开发/算法人员入门活深入大型语言模型学习的优秀参考。这份资料重点介绍了我们应该掌握哪些核心知识，并推荐了一系列优质的学习视频和博客，旨在帮助大家系统性地掌握大型语言模型的相关技术。

大语言模型（Large Language Model，LLM）入门学习路线包括了三个方面：

• 大语言模型基础: 这涵盖了学习LLM所需的基本知识，包括数学、Python编程语言以及神经网络的原理。
• 大语言模型前沿算法和框架: 在这一部分，重点是利用最新的技术构建LLM。这包括研究和应用先进的算法和模型架构，以提高模型的性能和效率。
• 大语言模型工程化: 这一部分专注于创建基于LLM的应用程序，并将这些应用部署到实际环境中。这包括学习如何将LLM集成到各种平台和系统中，以及如何确保这些系统的稳定性和可扩展性。

1. 大语言模型基础

包括了数学基础知识、python基础、神经网络和NLP自然语言四个方面的学习。

1.1 机器学习的数学

• 线性代数：理解算法的关键。主要概念包括向量、矩阵、行列式、特征值和特征向量、向量空间和线性变换。
• 微积分：许多机器学习算法涉及连续函数的优化，这需要理解导数、积分、极限和级数。多变量微积分和梯度的概念也很重要。
• 概率与统计：对于理解模型如何从数据中学习也同样重要。主要概念包括概率论、随机变量、概率分布、期望、方差、协方差、相关性、假设检验、置信区间、最大似然估计和贝叶斯推断。