想学大模型的存下吧，很难找全的！

0基础入门大模型，transformer°、bert这些是要学的，但是你的第一口不一定从这里咬下去想学大模型

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真的没有必要一上来就把时间精力全部投入到复杂的理论、各种晦涩的数学公式还有编程语言上，这样不仅容易让你气馁，而且特别容易磨光热情。

当我们认识复杂新事物时，最舒适的路径应当是:感性认识现象->理解本质和原理->将所学知识用于解释新现象并指导实践

所以我给出的这条路径是:先学会如何使用大模型，然后了解其背后的原理，最后探索如何将其应用于实际问题。

Prompt工程:作为一个普通人，把大模型用起来

如果说大模型像一个矿藏，那么prompt°就像是一把铲子，从哪个角度挖，如何挖，决定了你能开采出什么内容。

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一个清晰有效的prompt包含角色、任务目标、上下文、输出要求、限定条件、理想示例等一系列内容，只有把prompt设计好了，大模型才有可能发挥出理想的效果。

AI编程:作为一个程序员，把大模型用起来

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API调用:作为一个大模型套壳程序员，玩一下

掌握如何调用市面上常见的大模型AP1，结合自己的想法实现具体的小任务，这对初学者来说是一个实际操作的好机会。

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这时候你就获得了实践经验和对AI的直观认识。接下来就可以进入更深一层的大模型应用技术了。

大模型应用开发:作为一个大模型应用开发程序员，把大模型用起来

在工具方面，需要学习如LangChain这样的ヂ库，以及如Llamalndex“这样的数据索引和检索工具。

RAG(Retrieval-Augmented Generation检索增强生成):

RAG 是 LLM°落地最早的一个方向之一。简单来说就是搭建一个私有的知识库，将你的私有知识数据存储在向量数据库“里，然后对话的过程中按照某些策略去检索这些知识，然后提供给大模型进行参考。

逻辑流程:数据提取->embedding(向量化°)->索引创建->检索->排序->LLM生成。

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这部分内容技术细节很多，也非常有趣，很有搞

Agent

大模型应用的风口方向，非常香!简单来说就是给大模型大脑制定一个策略，让它可以自主地去感知环境并且进行任务执行。
典型的Al agent分为Memory(记忆)、Tools(外部工具)、Planning(计划)和Action(行动)四个模块。

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Agent相关的开源项目“以及产品非常多，可以边研究边学边做

至此，应用方面的板块内容就介绍完了**。注意这个路径虽然更适合0基础入门，但是并不代表轻松简单。** 出来混，总要还的，因为我们前期!了很多基础知识，所以意味着越往后学，越需要回填大量前置内容，比如:

掌握 Python 语言
掌握向量数据库熟悉常用的库和工具，如 NumPy、Pandas、TensorFlow、PyTorch 等
具备 NLP 相关的基础知识，包括文本预处理，分词、词性标注、命名实体识别、词向量表示等
Transformer 模型的结构和原理、基于注意力机制的自然语言处理技术等
BERT、BART、T5等经典的模型数学基础知识

说真的，补理论知识、搭项目环境，这个过和己摸索和踩坑的话还是非常痛苦的。很有可能学着学着就放弃了。

深水区:模型训练和微调

在这一阶段，重点学习各种常见的预训练模型模型结构及其主要的预训练任务。

Fine-tuning

通过Prompt-Tuning、Prefix-Tuning和P-Tuning等技术更精细地控制模型在特定场景下的表现
通过LORA和QLORA等技术，在保持模型大小不变的前提下，通过局部调整网络参数来提高模型的灵活性和效率
掌握强化学习基础
使用Tokenizer工具来优化文本数据的预处理过程

多模态

大模型的重要的发展方向，探索如何处理和整合多种类型的数据(文本、图像、声音等)，学构建多模态模型

产品和交付

大模型时代的产品，无论从用户需求、产品逻辑还是产品形态、商业模式等方面，大家都还处于摸索状态，因此在学习大模型领域知识时一定要一直看到产品和商业化这一层。

看清楚了哪个赛道拥挤、哪个领域是风口，就能够更好地把握职业机会，更有效地将大模型技术转化为求职市场的竞争力。

我们把这个路径捋一下，就得到了这张AI大模型全栈知识地图

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产品和交付

看清楚了哪个赛道拥挤、哪个领域是风口，就能够更好地把握职业机会，更有效地将大模型技术转化为求职市场的竞争力。

我们把这个路径捋一下，就得到了这张AI大模型全栈知识地图
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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

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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。

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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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1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集

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