AI大模型工程师学习路线

学习大语言模型（Large Language Model, LLM）需要结合理论知识和实践操作。以下是系统化的学习路径和建议，适合不同基础的学习者：

1、 数学与算法基础

• 数学：掌握线性代数（矩阵运算）、概率统计（贝叶斯、分布）、微积分（梯度相关）。

• 机器学习：理解监督学习、无监督学习、损失函数、优化算法（如梯度下降）。

• 深度学习：学习神经网络（CNN/RNN）、反向传播、正则化技术（如Dropout）。

2、 编程技能

• Python：熟练使用Python及科学计算库（NumPy、Pandas）。

• 深度学习框架：掌握PyTorch或TensorFlow，熟悉张量操作和模型训练流程。

• 工具链：学习Hugging Face Transformers库、LangChain等LLM生态工具。

1、 自然语言处理（NLP）基础

• 书籍：《Speech and Language Processing》（Jurafsky）

• 课程：斯坦福CS224N（NLP with Deep Learning）

• 文本表示：词袋模型、Word2Vec、GloVe、BERT嵌入。

• 经典任务：文本分类、命名实体识别（NER）、机器翻译。

2、Transformer架构

• 《Attention Is All You Need》（Transformer原论文）

• 《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers》

• 核心组件：自注意力机制（Self-Attention）、位置编码、多头注意力。

• 模型变体：BERT（双向编码）、GPT（自回归生成）、T5（文本到文本统一框架）。

3、 LLM进阶技术

• 预训练与微调：Masked Language Modeling（MLM）、Next Sentence Prediction（NSP）。

• 高效训练技术：模型并行、混合精度训练、LoRA（低秩适应）。

• 推理优化：量化、模型蒸馏、KV缓存。

1、 入门项目

• 参考Hugging Face教程。

• 使用Hugging Face快速调用API：

• 微调预训练模型（如用BERT做文本分类）

2、 中级项目

• 复现经典论文（如从头实现Transformer）。

• 参与Kaggle竞赛（如NLP竞赛：文本生成、摘要生成）。

• 构建应用：基于LLM的聊天机器人、文档问答系统。

3、高级探索

• 预训练小型LLM（使用开源代码库如Megatron-LM、DeepSpeed）。

• 研究RLHF（基于人类反馈的强化学习）：OpenAI的InstructGPT/ChatGPT核心方法。

• 探索多模态LLM（如CLIP、GPT-4V）。

1、 学术跟踪

• 顶会论文：NeurIPS、ICLR、ACL、EMNLP。

• 论文库：ArXiv、Papers With Code。

2、 行业动态

• 关注OpenAI、Google AI、Meta AI等机构的博客和技术报告。

• 开源项目：Llama 2、Falcon、Mistral等模型的代码和文档。

3、 社区与交流

• 论坛：Reddit的r/MachineLearning、Hugging Face论坛。

• 中文社区：知乎、掘金、AI相关公众号（如「李rumor」「机器之心」）。

• 0-1个月：掌握Python/PyTorch，完成NLP基础课程。

• 1-3个月：深入Transformer，复现BERT/GPT的微调任务。

• 3-6个月：参与Kaggle竞赛或开源项目，学习分布式训练技术。

• 6个月以上：研究LLM前沿技术（如MoE、长上下文优化），尝试预训练模型。

1. 避免盲目调参：先理解模型原理，再优化代码。

2. 重视数据质量：数据清洗和预处理常比模型结构更重要。

3. 从简到难：不要直接挑战千亿参数模型，从BERT/GPT-2等小模型入手。

通过以上步骤，你可以逐步掌握LLM的核心技术，最终具备独立开发或研究的能力。保持好奇心，多动手实践是关键！

那么，如何系统的去学习大模型LLM？

作为一名从业五年的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？老师啊，我自学没有方向怎么办？老师，这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！当然这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。

所以我综合了大模型的所有知识点，给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战项目相结合的教学方式，历时3个月，终于完成了这样的课程，让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。

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我们这套资料呢，会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。

基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程，带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念，用最易懂的方式带你入门大模型。

接下来是进阶篇，你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署，学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合，学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。

实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目（已脱敏），比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等，从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。

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