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~

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

那么针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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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。

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