初学者如何快速入门大语言模型（LLM）
知乎大佬已给出了比较合理的方案，小白千万别走弯路了，下面给大家梳理和解读：
技术要求：要入门大语言模型，需要掌握以下基本技术：
- 开发语言：Python, C/C++（进阶阶段）
- 开发框架：Numpy, Pytorch, （Tensorflow, Keras）（TF系列学好Torch再看也不迟）,
Onnx（模型部署相关） - 数学知识：入门大语言模型还需要一定的数学知识，包括：
线性代数：关键概念有向量、矩阵、特征值和特征向量，以及矩阵乘法、行列式和特征值方程。（必备）
高数：主要涉及微分和积分，包括极限、导数和积分的概念，以及基本微积分定理。（必备）
概率：包括概率公理、条件概率、贝叶斯定理、随机变量和分布。（必备）
凸优化：关注凸函数问题，关键概念有凸集、凸函数、梯度下降和拉格朗日乘数。（可选，进阶阶段需要）
Transformer模型知识（必备！！！！）
个人补充下，Transformer相关的知识包括深度学习基础，循环神经网络基础（RNN,LSTM,GRU），如今新式的改进层出不穷，科研党则需要紧跟新模型如：KAN，Mamba等，了解Transformer前后发展。
逐步提升技能Get(这里会非常消耗时间，看个人的应用需求):
- Prompt 工程：设计和优化给LLM的提示，以引导模型生成更准确的输出。
- RAG技术：结合检索器和生成器模型，通过外部信息丰富LLM的响应。
- Fine-Tune技术：在特定数据集或任务上微调预训练模型，提高性能。
- LLM从零开始训练：从头构建和训练大型语言模型，需要大量数据和计算资源。
- LLM部署及优化技术：包括模型量化、修剪和蒸馏，以优化模型性能和资源管理。
总结：LLM的学习道路应该是每个深度学习算法科研er&攻城狮的必备技能，时代的风口浪尖，一起Get 技能吧~
在大模型时代，我们如何有效的去学习大模型？
现如今大模型岗位需求越来越大，但是相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。
掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：
• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；
• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；
• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；
• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。
可能大家都想学习AI大模型技术，也_想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路，少碰壁，这里我直接把都打包整理好，希望能够真正帮助到大家_。
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一、AGI大模型系统学习路线
很多人学习大模型的时候没有方向，东学一点西学一点，像只无头苍蝇乱撞，下面是我整理好的一套完整的学习路线，希望能够帮助到你们学习AI大模型。
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。
二、640套AI大模型报告合集
这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。
三、AI大模型经典PDF书籍
随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。
四、AI大模型各大场景实战案例
结语
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