新手入门大模型，2024最新学习路线！
最近有很多同学想要学习大模型，于是我根据多年的学习经验，总结了一些适合你从 0 到 1 的入门经验，分享给大家呀
1、几个学习大模型必备:
教程:动手学大模型Dive into LLMs
《动手学大模型 Dive into LLMs》：内容丰富，从基础概念到实际操作都有详细讲解，通过实践案例帮助理解大模型的原理和应用，适合初学者逐步深入学习😃。
李沐《大模型基础》：李沐老师的讲解深入浅出，对大模型的基础知识进行了系统梳理，有助于建立扎实的理论基础，同时结合实际案例分析，让抽象的知识变得更易理解🤓。
书籍:人大《大语言模型》、从零构建大语言模型《Build a Large Language Model (From Scratch)》
人大《大语言模型》：具有权威性和系统性，涵盖了大语言模型的各个方面，从理论到实践都有详细阐述，对于全面了解大语言模型的发展、原理和应用场景非常有帮助📚。
《从零构建大语言模型 (Build a Large Language Model (From
Scratch))》：专注于从零开始构建大语言模型，对于想要深入理解模型构建细节和原理的学习者来说是很好的参考资料，能够锻炼实践能力和深入思考能力🧐。
B站:斯坦福CS231N(计算机视觉)、CS224(自然语言处理)、CS229(机器学习)。MIT:introduction to deeplearning`(深度学习导论)
2、大模型怎么入门:
首先，将数学和编程基础打牢:
- 熟练掌握 Python 编程语言，以及相关的数据处理和计算工具如numpy、pandas等扎实
- 掌握微积分、线性代数、概率论等数学基础知识，为理解和优化模型提供支撑。
- 深入学习Pytorch等深度学习框架，了解其原理和使用方法，能够构建和训练基本的神经网络模型。
然后，掌握神经网络和大模型核心技术:
- 精通各类神经网络结构，如CNN用于图像处理、RNN(包括LSTM等变体)用于序列处理、Transformer及其在大模型中的应用。
- 理解大模型的训练方法，包括梯度下降算法及其优化变体，掌握如何调整超参数以提高模型性能。
- 深入研究大模型技术，如开源模型(以LLAMA等为代表)的架构和特点，掌握微调技术(如Lora微调)、偏好对齐(如RLHF等强化学习方法)以及大模型的应用编排(包括检索增强生成、Agent工具开发等)。
多尝试动手实践大模型项目，以及深入分析大模型相关论文，理解前沿研究成果和创新思路，同时参考开源代码实现复现和拓展。
想学大模型的同学，希望可以帮你少走点弯路，
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】🆓
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。
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👉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
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原文地址：https://blog.csdn.net/bagell/article/details/142914314
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