一、 前置知识

- 数学：主要包括线性代数、概率统计等内容。
- 自然语言处理：主要包括Word2vec、Seq2seq等内容。
- Python：Python语言是大模型应用的编程基础，需要熟练掌握深度学习相关的框架，如PyTorch、TensorFlow。

二、 基础知识

- Transformer：Transformer是目前大模型的核心基础架构，需要做到非常熟练的掌握。相关模块包括：自注意力机制、多头注意力机制、编码器-解码器结构、位置编码、嵌入层等。
- 范式：理解预训练、微调范式。
- 架构：了解大模型的三种基础架构：仅编码器（Encoder-Only, 如BERT等）、仅解码器（Decoder-Only，如GPT等）、和编码器-解码器结构（Encoder-Decoder，如T5、BART等 ）。

三、 进阶知识

- 提示工程（Prompt Engineering）：了解上下文学习（In-Context Learning，ICL）、思维链（Chain-of-Thought, CoT）、思维树（Tree of Thoughts，ToT）、思维图（Graph of Thoughts，GoT）、提示微调（Prompt Tuning）等。
- 微调（Fine Tuning）：了解全量微调、PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning）等微调技术。
- 模型压缩：了解量化、剪枝、蒸馏、低秩分解等模型压缩技术。
- 推理（Reasoning）：包括数学推理、常识推理、符号推理、逻辑推理等技术。
- 增强：包括知识增强、检索增强等。
- 对齐（Alignment）：了解RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）、DPO（Direct Preference Optimization）等对齐技术。

四、 高阶知识

- 大模型智能体（LLM Agent）：了解大模型智能体的架构，以及记忆、规划、工具、推理等核心模块。
- 多模态：视觉大模型、语言大模型、视觉语言大模型、多模态大模型等。

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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

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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。

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

👉获取方式：
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