自学AI大模型，顺序千万不要搞反了！刚入门的小白必备！

在使用诸如DeepSeek、ChatGPT、豆包、文心一言等大模型之余，你是否知道这些大模型背后的技术原理是什么？

假如让你从头开始学习大模型，你知道应该遵循什么样的路线嘛？

今天给大家介绍一下Ai大模型的学习路线，顺序千万不要搞反了！，大家可以按照这个路线进行学习。

• 数学：线性代数、高等数学

• 自然语言处理：Word2Vec、Seq2Seq

• Python：Pyotch、Tensorflow

• Transformer：自注意力、多头注意力、编码器-解码器

• 训练范式：预训练、微调

• 模型架构：仅编码器、仅解码器、编码器-解码器

• 提示工程：上下文学习、思维链、思维树、思维图

• 微调：全量微调、PEFT

• 模型压缩：量化、剪枝、蒸馏、低秩分解

• 推理：数学、常识、符号、逻辑

• 增强：知识增强、检索增强

• 对齐：RLHF、DPO

• 大模型智能体：记忆、规划、工具、推理

• 多模态：视觉、语言、视觉语言、多模态

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这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览，小伙伴们记得点个收藏！

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。