“ 学习的过程要做到知行合一，还要做到十年如一日 ”

随着大模型技术的发展，AI时代的到来成为不可阻挡的趋势，就像二十年前的互联网一样；而怎么学习大模型就成了很多人的疑问，学习大模型是不是就需要懂技术，懂数学等等。

而有些人断断续续的一直在学习大模型，但好像一直在做无用功，没有一点成效；而这些都是什么原因导致的呢？

今天我们就从个人的建议来谈谈关于学习大模型技术的方法论，可能并不适用于所有人，或许可能方法也是错的；但不论怎么说，都属于个人的一些经验。

大模型学习方法论

学习大模型技术或者说学习任何东西，从作者的角度来看都需要经过几个步骤，也是方法；否则就会像无头苍蝇一样，总觉得自己很辛苦，但却收效甚少。

目标

第一个也是老生常谈的一个方法——确定目标；在学习大模型技术之前，你首先要确定你想干啥，学习大模型的目标是什么。目标不仅仅只是给你设定一个方向，更重要的是不同的目标会有不同的学习方法。

比如说，你是想成为一个大模型的使用者，还是大模型产品的开发者，或者仅仅只是一个兴趣爱好。对使用者来说，你需要做的就是发挥你的想象力，尽力挖掘大模型的使用方法，然后把大模型与你的工作领域相结合。

其次，如果你是想成为一个大模型技术的开发者，那么你就需要去学习技术，包括但不仅限于与大模型相关的技术。

如果你不能确定你的学习目标，那么你就有可能在这两种情况之间反复横跳；今天想学习大模型的使用，比如制作一个视频；明天又想学习大模型的技术，想开发一个产品；最后好像啥都学了，但又啥都没学会。

从应用入手

任何技术或产品，最好的切入点就是先学会使用，也就是从应用入手；学习应用不仅仅只是让你理解技术的使用，更重要的是能够让你深入到技术的应用场景，也就是技术到底解决了什么问题。

技术产生的目的是为了解决问题，而学习最高效的一种方式就是从问题出发；学会了应用，就可以反向思考为什么这个技术能够解决这个问题，它的优点是什么，缺点又是什么；技术解决了什么问题，又带来了什么问题等等。

有了一种应用场景之后，一是可以让你加深对技术的理解；其次这时你就可以继续思考，同样的技术是否能够解决别的问题，为什么能够解决，为什么又解决不了。

知行合一

知道是一回事，做到又是另一回事；传说当年王阳明在提出知行合一之前；一直在学习和实践格物致知的理论。

在王阳明小时候，它想了解竹子就去格竹子；然后在竹子面前待了几天，最后还生病了；但依然没有什么结果。这时他就开始怀疑格物致知的理论，为什么他按照格物致知的方法去格竹子，却什么都没得到。

因此，经过以后多年的思考与实践，特别是在后来龙场悟道，一朝入圣；随之提出了知行合一的心学理论。

所谓的知行合一，就是在知中行，在行中知；把理论与实践相结合，才能真正学会一件事。

这也是为什么有些人明明看了一些关于大模型的书，但看完就忘，也不知道自己到底在学什么，也无法用大模型去解决任何实际问题。

知行合一就是要做到，看了理论之后要去实践；实践之后再去看理论，然后去发现实践和理论的差别；以及为什么是这样，而为什么不是那样等等。

不要贪多，从一个方向入手

大模型技术是一个涵盖范围很广的技术领域，它不仅仅只是一门编程技术，同时还涉及到数学，概率学，社会学习，脑科学，计算机科学等等多门交叉学科。

而从技术的角度来说，有AIGC技术，大模型设计与训练，AI Agent技术，RAG技术等等多个技术领域；而这些技术领域既有相关性，又相互独立存在。

而我们需要做的不是什么东西都会，而是从一个角度切入进去，然后去深入学习；去钻研，去理解大模型技术。而不是今天学习AIGC，明天学习RAG，后天又想自己训练一个模型。

这就像做web开发一样，有些人擅长接口，有些人擅长中间件，有些人擅长数据库，而有些人又擅长加解密等等；没有任何一个人说他所有的东西都懂，都会。

很多时候，你说你什么都会，从侧面来说就代表着你什么都不会；毕竟人的精力是有限的，不可能做到面面俱到。而大模型技术每个方向的技术栈虽然有交集，但每个技术的侧重点都不一样。

所以，你需要做的就是先学习其中的一项技术，把它研究透，吃透；这时，你才有可能做到一法通万法通。

否则结果就是，你会觉得你什么东西都会，但什么东西又都不会；你所谓会的东西又无法去解决任何实际问题。

十年磨一剑

最后，技术的发展都是以年为单位的，很多人心浮气躁总想几个月，甚至几天学会一门技术；但你自己想想，这怎么可能呢？多少技术大佬经过长年累月研究出来的东西，你几天就学会了。那他们还需要花那么多时间去研究吗？

现在到处都有一周学会什么什么，一天入门什么什么；除了部分真正的天赋型选手之外，你觉得几天能入门什么东西？

哪怕去要饭，去捡垃圾，你觉得你刚开始能比得过人家长年累月的人吗？

做任何事情都需要时间的沉淀，甚至很多当时你认为没有意义的事情，在未来的某一天都可能给你带来巨大的收获。

所以学任何东西都不能急，慢慢来，只要你坚持学习总会有收获的那一天。

这一点我相信只要有工作经验的人应该都深有体会，在学校时自己认为学的还不错的东西，等到了实际工作中发现自己完全不够看；还有就是很多自己之前怎么都无法理解的东西，经过一段时间的工作，有一天莫名其妙的就想明白了。

更重要的是，很多你认为简单的东西，等真正做起来原来没有那么简单。

最后，虽然很多时候我们无法看到技术的进步，但事实上大模型技术的发展日新月异；远远要比我们想象的要快得多。

如何学习大模型 AI ？

我国在AI大模型领域面临人才短缺，数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着Al技术飞速发展，预计到2025年，这一缺口将急剧扩大至400万，严重制约我国Al产业的创新步伐。加强人才培养，优化教育体系，国际合作并进，是破解困局、推动AI发展的关键。

但是具体到个人，只能说是：

“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。

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为什么要学习大模型？

2025人工智能大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。

适合人群

• 在校学生：包括专科、本科、硕士和博士研究生。学生应具备扎实的编程基础和一定的数学基础，有志于深入AGI大模型行业，希望开展相关的研究和开发工作。
• IT行业从业人员：包括在职或失业者，涵盖开发、测试、运维、产品经理等职务。拥有一定的IT从业经验，至少1年以上的编程工作经验，对大模型技术感兴趣或有业务需求，希望通过课程提升自身在IT领域的竞争力。
• IT管理及技术研究领域人员：包括技术经理、技术负责人、CTO、架构师、研究员等角色。这些人员需要跟随技术发展趋势，主导技术创新，推动大模型技术在企业业务中的应用与改造。
• 传统AI从业人员：包括算法工程师、机器视觉工程师、深度学习工程师等。这些AI技术人才原先从事机器视觉、自然语言处理、推荐系统等领域工作，现需要快速补充大模型技术能力，获得大模型训练微调的实操技能，以适应新的技术发展趋势。
  

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大模型核心原理与Prompt：掌握大语言模型的核心知识，了解行业应用与趋势；熟练Python编程，提升提示工程技能，为Al应用开发打下坚实基础。

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Agent应用架构进阶实践：掌握大模型Agent技术的核心原理与实践应用，能够独立完成Agent系统的设计与开发，提升多智能体协同与复杂任务处理的能力，为AI产品的创新与优化提供有力支持。

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