目录
前言：
- Prompt工程：
2.AI编程
3.API调用
4.大模型应用开发
1)RAG
2)Agent
5.深水区：模型训练和微调
1)Fine-tuning
2)多模态
6.产品和交付
前言
本人本科学历java开发出身，数学基础良好，希望入局大模型算法，有无必要从cnn学起?transformer、bert是否必须要学？希望能在最短的时间掌握相关知识…
近年来，随着大模型的火爆，他的领域几乎涉及到了生活中的方方面面：那么如何快速从0到1入门大模型呢？
往下看；
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。
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。
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
学会使用Copilot、通义灵码之类的AI编程工具来提升编码效率。现阶段AI辅助编程在代码补全以及注释生成方面表现还不错，因此需要你来把架子搭好、把模块分好。这样无形中还能提高你的架构能力。
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API，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。
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这样的开发库，以及如LlamaIndex这样的数据索引和检索工具。
方向方面：
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。
这部分内容技术细节很多，也非常有趣，很有搞头。
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AI agent分为**Memory（记忆）、Tools（外部工具） 、Planning（计划） 和Action（行动）**四个模块。
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，因为我们前期跳过了很多基础知识，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，这个过程自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。
我自己听过之后的感受是有老师带着，效率会很高，能很快地了解到大模型这块的知识版图，不至于像无头苍蝇一样东搜一点西搜一点，凑不出知识的全貌。因为有一定的编程基础，后续工具和项目的上手也会比较容易。
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），学习构建多模态模型。
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：
从下往上看，就是我所说的**“从实践到理论再到实践”** 的学习路径了。这样看起来是不是既清晰又舒适呢？
最后，要想拿到好的大模型相关岗位offer，还需要大量积累论文学习经历以及项目经验。比如可以参加一些竞赛，像国外的Kaggle和阿里云天池都是获取项目经验的好途径。
如何学习AI大模型 ？
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。【保证100%免费】🆓
CSDN粉丝独家福利
这份完整版的 AI 大模型学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以扫描下方二维码&点击下方CSDN官方认证链接免费领取 【保证100%免费】
读者福利： 👉👉CSDN大礼包：《最新AI大模型学习资源包》免费分享 👈👈
对于0基础小白入门：
如果你是零基础小白，想快速入门大模型是可以考虑的。
一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。
二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。
👉1.大模型入门学习思维导图👈
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。
对于从来没有接触过AI大模型的同学，我们帮你准备了详细的学习成长路线图&学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线，大家跟着这个大的方向学习准没问题。（全套教程文末领取哈）
👉2.AGI大模型配套视频👈
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，每个章节都是当前板块的精华浓缩。
👉3.大模型实际应用报告合集👈
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。（全套教程文末领取哈）
👉4.大模型落地应用案例PPT👈
光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。（全套教程文末领取哈）
👉5.大模型经典学习电子书👈
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。（全套教程文末领取哈）
👉6.大模型面试题&答案👈
截至目前大模型已经超过200个，在大模型纵横的时代，不仅大模型技术越来越卷，就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。为了让大家更容易上车大模型算法赛道，我总结了大模型常考的面试题。（全套教程文末领取哈）
👉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
CSDN粉丝独家福利
这份完整版的 AI 大模型学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以扫描下方二维码&点击下方CSDN官方认证链接免费领取 【保证100%免费】
读者福利： 👉👉CSDN大礼包：《最新AI大模型学习资源包》免费分享 👈👈
