前言

欢迎来到大模型的世界！本书旨在为你提供一条从零开始、循序渐进的学习路径。我们将摒弃枯燥的理论堆砌，采用“边动手、边学习”的方式，在每一章都将核心概念与代码实践相结合。读完本书，你不仅能理解 Transformer 的工作原理，更能亲手构建、训练并微调一个属于自己的模型。

让我们开始这段激动人心的旅程吧！

第一章：打好基础

在深入大模型之前，我们需要先了解一些基本概念，这些是理解一切的基石。

1.1 什么是机器学习和深度学习？

• 机器学习 (Machine Learning)：简单来说，就是让计算机通过数据自己学习规律，而不是由人来明确地编写规则。比如，你给计算机大量猫和狗的照片，它能自己学会区分猫和狗，而不是你写下“有尖耳朵的是猫”这样的规则。
• 深度学习 (Deep Learning)：是机器学习的一个分支，它使用一种叫做神经网络的复杂模型。这个模型包含多层“神经元”，可以自动从数据中提取越来越高级的特征。大模型就是一种使用了非常深（多层）的神经网络的深度学习模型。

1.2 神经网络的核心要素

• 神经元 (Neuron)：神经网络中的基本计算单元。它接收输入，进行加权求和，然后通过一个激活函数（如 ReLU）进行非线性变换。
• 层 (Layer)：由许多神经元组成，负责处理特定任务。

• 输入层：接收原始数据。
• 隐藏层：进行复杂的计算和特征提取。
• 输出层：给出最终的预测结果。

• 损失函数 (Loss Function)：用来衡量模型预测结果和真实答案之间的差距。损失值越小，代表模型表现越好。
• 反向传播 (Backpropagation)：一种计算方法，可以根据损失值，算出每个参数应该如何调整，以让损失变小。这是训练神经网络的核心算法。
• 优化器 (Optimizer)：负责根据反向传播计算出的调整方向，真正地去更新模型的参数（权重）。

1.3 动手实践：从零构建一个简单的神经网络

要理解 Transformer，首先要理解最基础的神经网络是如何工作的。我们来编写一个简单的全连接神经网络，用于学习一个简单的逻辑门（AND 门）。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import numpy as np

# 1. 准备数据：AND 逻辑门的真值表
# features (特征): (输入1, 输入2)
X_train = torch.tensor([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]], dtype=torch.float32)
# labels (标签): 对应的正确输出
y_train = torch.tensor([[0], [0], [0], [1]], dtype=torch.float32)

# 2. 构建一个最简单的神经网络
class SimpleNeuralNetwork(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNeuralNetwork, self).__init__()
        # 定义一个全连接层，它将 2 个输入映射到 1 个输出
        self.linear = nn.Linear(in_features=2, out_features=1)

    def forward(self, x):
        # 前向传播过程
        output = self.linear(x)
        # 经过 Sigmoid 激活函数，将输出压缩到 0 到 1 之间
        return torch.sigmoid(output)

# 3. 实例化模型、损失函数和优化器
model = SimpleNeuralNetwork()
# 损失函数：使用 BCE（二元交叉熵）损失，适合二分类任务
criterion = nn.BCELoss()
# 优化器：使用随机梯度下降 (SGD)
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)

# 4. 训练循环
print("开始训练一个简单的神经网络...")
for epoch in range(1000):
    # 前向传播：计算模型预测
    predictions = model(X_train)
    # 计算损失
    loss = criterion(predictions, y_train)
    # 反向传播：计算梯度
    loss.backward()
    # 参数更新：根据梯度更新模型的权重
    optimizer.step()
    # 梯度清零
    optimizer.zero_grad()
    if (epoch + 1) % 100 == 0:
        print(f"Epoch [{epoch+1}/1000], Loss: {loss.item():.4f}")

# 5. 验证模型
print("\n训练结束，开始验证模型...")
with torch.no_grad(): # 在评估时不需要计算梯度
    predictions = model(X_train)
    predicted_classes = (predictions > 0.5).long()
    print("预测结果：\n", predicted_classes)
    print("真实标签：\n", y_train.long())
    accuracy = (predicted_classes == y_train.long()).sum().item() / len(y_train)
    print(f"模型准确率：{accuracy * 100:.2f}%")

运行与理解：观察损失值（Loss）从一个较大的值逐渐变小，这说明模型在学习。最终，模型可以 100% 准确地预测 AND 逻辑门的结果。

第二章：理解 Transformer

Transformer 是现代大模型的核心架构。它彻底改变了我们处理文本等序列数据的方式。

2.1 核心思想：抛弃循环，拥抱并行

在 Transformer 出现之前，处理文本的模型（如 RNN、LSTM）通常是顺序处理的，这导致训练速度慢，且难以捕捉长距离的依赖关系。

而 Transformer 引入了自注意力机制（Self-Attention），让模型可以同时处理序列中的所有词，从而高效地捕捉长距离依赖。

2.2 自注意力机制 (Self-Attention)

这是 Transformer 的灵魂。想象你在读一句话：“我把笔放进了包里，它很重。” 人脑知道这个“它”指的是“包”。自注意力机制就是让模型模拟这个过程：当它处理“它”这个词时，它会关注（分配注意力）到句子中的其他词，并根据它们的重要性给出一个权重，最终发现“它”和“包”的关联最强。

它通过三个可学习的向量来实现：

• Q (Query)：查询向量，代表当前词。
• K (Key)：键向量，代表其他词。
• V (Value)：值向量，代表其他词的信息。

模型用 Q 去查询所有词的 K，计算出注意力分数（谁和谁更相关），然后用这些分数去加权所有词的 V，得到当前词的新表示。

2.3 位置编码 (Positional Encoding)

既然 Transformer 是同时处理所有词的，那它怎么知道词语的顺序呢？答案就是位置编码。它给每个词的向量额外添加一个代表其在序列中位置信息的向量。这样，模型就可以区分“我爱你”和“你爱我”了。

2.4 动手实践：为文本处理做准备 (词嵌入)

计算机无法理解文字，但可以理解向量。词嵌入 (Word Embedding) 就是将每个词汇转换为一个高维度的向量，这个向量包含了词的语义信息。

import torch
import torch.nn as nn

# 假设我们的词汇表里只有 5 个词，每个词用一个 3 维的向量来表示
vocab_size = 5
embedding_dim = 3

# 定义词嵌入层
embedding_layer = nn.Embedding(
    num_embeddings=vocab_size,
    embedding_dim=embedding_dim
)

# 句子（用词的 ID 来表示）
# 句子1: "我 喜欢 你" -> [0, 1, 2]
# 句子2: "你 喜欢 我" -> [2, 1, 0]
input_ids = torch.tensor([[0, 1, 2], [2, 1, 0]])

# 将词ID转换为词嵌入向量
word_embeddings = embedding_layer(input_ids)

print("输入词ID：\n", input_ids)
print("\n词嵌入层参数（随机初始化）：\n", embedding_layer.weight)
print("\n输入词ID对应的词嵌入向量：\n", word_embeddings)
print("\n输出形状 (batch_size, seq_len, embedding_dim): ", word_embeddings.shape)

运行与理解：词嵌入层本质上就是一个查找表。它将输入 ID 映射到对应的向量。这些向量在训练过程中会被自动学习和更新。

2.5 动手实践：从零实现自注意力机制

我们不使用 PyTorch 的内置函数，而是从头手写一个简化版本，来理解其内部工作原理。

import torch
import torch.nn.functional as F
import math

# 假设我们有一个简单的句子，每个词用一个 4 维向量表示
# 形状: (seq_len, embedding_dim) -> (3, 4)
x = torch.randn(3, 4)

# 1. 定义 Q, K, V 矩阵 (可学习的参数)
W_q = torch.randn(4, 4)
W_k = torch.randn(4, 4)
W_v = torch.randn(4, 4)

# 2. 计算 Q, K, V 向量
Q = torch.matmul(x, W_q)
K = torch.matmul(x, W_k)
V = torch.matmul(x, W_v)

# 3. 计算注意力分数: Attention(Q, K, V) = softmax(Q * K.T / sqrt(d_k)) * V
# a) Q * K.T （查询与键的点积）
scores = torch.matmul(Q, K.T)
# b) 除以缩放因子
d_k = K.size(-1)
scaled_scores = scores / math.sqrt(d_k)
# c) Softmax
attention_weights = F.softmax(scaled_scores, dim=-1)

# 4. 乘以 V，得到最终的输出
output = torch.matmul(attention_weights, V)

print("输入向量 x:\n", x)
print("\n注意力权重矩阵 (Softmax):\n", attention_weights)
print("\n最终输出向量:\n", output)
print("输出形状：", output.shape)

运行与理解：attention_weights 矩阵展示了每个词对其他所有词的关注度。最终的 output 中，每个词的向量都融合了整个句子的信息。

第三章：构建完整的 Transformer

现在，我们把这些部件组装起来，构建一个完整的 Transformer 编码器。

3.1 动手实践：构建单层 Transformer 编码器

一个标准的 Transformer 编码器层包含三个主要部分：

1. 多头自注意力机制 (Multi-Head Attention)
2. 前馈神经网络 (Feed-Forward Network)
3. 残差连接 (Residual Connection) 和 层标准化 (Layer Normalization)

import torch
import torch.nn as nn
import math

class PositionalEncoding(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, max_len=5000):
        super(PositionalEncoding, self).__init__()
        pe = torch.zeros(max_len, d_model)
        position = torch.arange(0, max_len, dtype=torch.float).unsqueeze(1)
        div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2).float() * (-math.log(10000.0) / d_model))
        pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term)
        pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)
        pe = pe.unsqueeze(0)
        self.register_buffer('pe', pe)

    def forward(self, x):
        return x + self.pe[:, :x.size(1), :]

class TransformerEncoderLayer(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, nhead, dim_feedforward=2048, dropout=0.1):
        super(TransformerEncoderLayer, self).__init__()
        self.self_attn = nn.MultiheadAttention(d_model, nhead, dropout=dropout, batch_first=True)
        self.linear1 = nn.Linear(d_model, dim_feedforward)
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)
        self.linear2 = nn.Linear(dim_feedforward, d_model)
        self.norm1 = nn.LayerNorm(d_model)
        self.norm2 = nn.LayerNorm(d_model)
        self.dropout1 = nn.Dropout(dropout)
        self.dropout2 = nn.Dropout(dropout)
        self.activation = nn.ReLU()

    def forward(self, src):
        # 1. 多头自注意力 + 残差连接 + 层标准化
        src2 = self.self_attn(src, src, src)[0]
        src = src + self.dropout1(src2)
        src = self.norm1(src)
        # 2. 前馈网络 + 残差连接 + 层标准化
        src2 = self.linear2(self.dropout(self.activation(self.linear1(src))))
        src = src + self.dropout2(src2)
        src = self.norm2(src)
        return src

# --- 动手实践：运行单层编码器 ---
d_model = 512
nhead = 8
dummy_input = torch.randn(4, 10, d_model) # (batch_size, seq_len, d_model)
encoder_layer = TransformerEncoderLayer(d_model, nhead)
output = encoder_layer(dummy_input)

print(f"输入形状: {dummy_input.shape}")
print(f"输出形状: {output.shape}")

运行与理解：输入和输出的形状完全一样。这符合 Transformer 的设计：它是一种“序列到序列”的模型，输入一个序列，输出一个相同长度、但内容更新了的序列。

3.2 动手实践：堆叠多层，构建完整模型

现在，我们把单层编码器当作一个“积木”，使用 nn.ModuleList 将其堆叠起来，形成一个完整的、多层的 Transformer 模型。

import torch
import torch.nn as nn
import math

# (此处复用上一节的 TransformerEncoderLayer 和 PositionalEncoding 类)

class CustomTransformer(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, d_model, nhead, num_layers, dim_feedforward, num_classes, max_len, dropout=0.1):
        super(CustomTransformer, self).__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, d_model)
        self.pos_encoder = PositionalEncoding(d_model, max_len)
        # 核心：使用 nn.ModuleList 堆叠多层编码器
        self.transformer_encoder_layers = nn.ModuleList([
            TransformerEncoderLayer(d_model, nhead, dim_feedforward, dropout)
            for _ in range(num_layers)
        ])
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)
        self.classifier = nn.Linear(d_model, num_classes)
        self.d_model = d_model

    def forward(self, src):
        src = self.embedding(src) * math.sqrt(self.d_model)
        src = self.pos_encoder(src)
        # 核心：数据流经每一层
        for layer in self.transformer_encoder_layers:
            src = layer(src)
        # 通常取第一个 token ([CLS]) 的输出作为句子表示
        cls_token = src[:, 0, :]
        output = self.classifier(self.dropout(cls_token))
        return output

# --- 动手实践：实例化并运行多层模型 ---
vocab_size = 10000; d_model = 512; nhead = 8; num_layers = 6; num_classes = 2
model = CustomTransformer(vocab_size, d_model, nhead, num_layers, 2048, num_classes, 512)
dummy_input_ids = torch.randint(low=0, high=vocab_size, size=(32, 100))
output = model(dummy_input_ids)

print(f"输入形状: {dummy_input_ids.shape}")
print(f"最终输出形状: {output.shape}")
total_params = sum(p.numel() for p in model.parameters())
print(f"模型总参数量: {total_params / 1e6:.2f} M (百万)")

运行与理解：一个拥有 6 层、512 维度的 Transformer 模型，参数量已经达到了数百万。这就是大模型的由来——更多的参数和更深的网络层。

第四章：实战训练

模型架构已经完成，现在是时候让它真正运转起来了。本章将专注于数据准备和训练流程。

4.1 数据处理：让计算机理解语言

这个过程通常包括：

1. 分词 (Tokenization)：将句子分解成词或子词。
2. 词汇表 (Vocabulary)：将每个词映射到一个唯一的数字 ID。
3. 序列转换：将分词后的列表转换为数字 ID 序列。
4. 填充与截断 (Padding & Truncation)：让一个批次中的所有序列长度一致。

4.2 动手实践：使用 Hugging Face Tokenizer

在实践中，我们通常使用 Hugging Face 的 tokenizer 来高效完成这些步骤。

from transformers import AutoTokenizer

# 实例化一个预训练的分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

texts = [
    "I love this movie, it is so great!",
    "This is a terrible experience.",
]

# 对文本进行分词和编码
encoded_inputs = tokenizer(texts, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')

print("编码后的输入 (input_ids):\n", encoded_inputs['input_ids'])
print("\n注意力掩码 (attention_mask):\n", encoded_inputs['attention_mask'])

运行与理解：input_ids 是词 ID 序列，attention_mask 告诉模型哪些是真实内容（1），哪些是填充（0）。

4.3 训练流程详解

一个完整的训练循环包括：

1. 前向传播：将数据输入模型，得到预测结果。
2. 计算损失：用损失函数比较预测结果和真实标签。
3. 反向传播：计算梯度。
4. 更新参数：优化器根据梯度更新模型参数。

这个循环会重复很多次（多个 Epoch），直到模型的损失值降到足够低。

4.4 动手实践：完整的训练与评估循环

现在我们把所有组件串联起来，完成一个完整的训练流程。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import TensorDataset, DataLoader
from transformers import AutoTokenizer

# (此处复用第三章的 CustomTransformer, TransformerEncoderLayer, PositionalEncoding 类)
# ...

# --- 1. 超参数与设备设置 ---
vocab_size = 30522 # BERT的分词器词汇表大小
d_model = 256; nhead = 4; num_layers = 2; dim_feedforward = 1024 # 简化模型以加快速度
num_classes = 2; max_len = 128; batch_size = 4; num_epochs = 5; learning_rate = 1e-4
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

# --- 2. 准备数据 ---
texts = ["I am happy.", "I feel terrible.", "This is great.", "The service was awful."]
labels = torch.tensor([1, 0, 1, 0], dtype=torch.long)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
encoded_inputs = tokenizer(texts, padding='max_length', truncation=True, max_length=max_len, return_tensors='pt')
dataset = TensorDataset(encoded_inputs['input_ids'], encoded_inputs['attention_mask'], labels)
data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

# --- 3. 实例化模型、损失函数和优化器 ---
model = CustomTransformer(vocab_size, d_model, nhead, num_layers, dim_feedforward, num_classes, max_len).to(device)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

# --- 4. 完整的训练循环 ---
print("\n开始训练...")
model.train()
for epoch in range(num_epochs):
    for input_ids, attention_mask, labels in data_loader:
        input_ids, labels = input_ids.to(device), labels.to(device)
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(input_ids)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
    print(f"Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item():.4f}")

print("\n训练结束！")

运行与理解：观察损失值是如何随着训练的进行而逐渐下降的。这表明模型正在“学习”如何正确地分类文本。

第五章：高效微调：站在巨人的肩膀上

在真实项目中，从零训练自己的模型几乎是不可能的。大模型的强大之处在于它们已经通过海量数据学会了语言的通用规律。我们的任务不是从头开始，而是微调 (Fine-tuning)。

5.1 从零训练 vs 微调

• 从零训练 (Training from Scratch)：需要海量数据和巨大的计算资源。
• 微调 (Fine-tuning)：找到一个已经预训练好的、巨大的模型（比如 BERT、GPT），用你自己的少量、特定任务数据来微调这个模型，让它适应你的新任务。这是更高效、更实用的方法。

5.2 动手实践：使用 Hugging Face Trainer 微调 BERT

Hugging Face 提供了 datasets 和 transformers 两个核心库，它们极大地简化了数据加载、预处理和模型训练的流程。

# 安装必要库: pip install transformers datasets evaluate accelerate
from datasets import load_dataset
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, TrainingArguments, Trainer
import numpy as np
import evaluate

# 1. 加载IMDB数据集并进行预处理
dataset = load_dataset("imdb")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
def preprocess_function(examples):
    return tokenizer(examples["text"], padding="max_length", truncation=True, max_length=128)
tokenized_datasets = dataset.map(preprocess_function, batched=True)
train_dataset = tokenized_datasets["train"].shuffle(seed=42).select(range(1000)) # 用少量数据演示
eval_dataset = tokenized_datasets["test"].shuffle(seed=42).select(range(200))

# 2. 加载预训练模型
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased", num_labels=2)

# 3. 定义评估指标
accuracy_metric = evaluate.load("accuracy")
def compute_metrics(eval_pred):
    logits, labels = eval_pred
    predictions = np.argmax(logits, axis=-1)
    return accuracy_metric.compute(predictions=predictions, references=labels)

# 4. 配置 Trainer 并启动训练
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    learning_rate=2e-5,
    per_device_train_batch_size=16,
    per_device_eval_batch_size=16,
    num_train_epochs=3,
    weight_decay=0.01,
    evaluation_strategy="epoch",
    report_to="none"
)
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=eval_dataset,
    tokenizer=tokenizer,
    compute_metrics=compute_metrics,
)

# 开始微调！
trainer.train()

运行与理解：Trainer 自动管理了训练循环、评估、日志记录和模型保存。你只需配置好参数，然后调用 trainer.train() 即可。这是目前最主流、最实用的方法。

第六章：深入架构：编码器与解码器

要真正理解大模型，尤其是像 GPT 那样能够生成文本的模型，我们必须深入了解 Transformer 的解码器（Decoder）。

6.1 Transformer 的完整形态

最初的 Transformer 模型由一个**编码器（Encoder）和一个解码器（Decoder）**组成，用于机器翻译等序列到序列任务。

• 编码器：负责理解输入序列。
• 解码器：负责生成输出序列。

BERT 是一个典型的纯编码器模型，而 GPT 则是一个纯解码器模型。

6.2 编码器与解码器的核心区别

1. 自注意力机制的差异：

• 编码器：无限制自注意力，每个词都可以“看到”序列中的所有其他词。
• 解码器：**有掩码（Masked）**的自注意力。在生成一个词时，只能“看到”它之前生成的词，而不能“看到”未来的词。

2. 解码器独有的“交叉注意力”（Cross-Attention）：解码器在生成每个词时，除了关注自身序列，还会额外关注来自编码器的输出，以获取输入序列的上下文信息。

6.3 解码器工作流详解 (以 GPT 为例)

GPT 是一个纯解码器架构，它以**自回归（Autoregressive）**的方式逐个生成文本：

1. 你给模型一个起始提示（prompt），比如 “我喜欢”。
2. 模型接收这个提示，并预测下一个最有可能的词，比如 “吃”。
3. 模型将新的句子 “我喜欢吃” 作为输入，再次预测下一个词，比如 “苹果”。
4. 这个循环持续进行，直到生成结束标记或达到最大长度。

6.4 动手实践：有掩码的自注意力机制

我们来实现一个带有掩码的自注意力，这将让你对解码器的工作方式有更直观的认识。

import torch
import torch.nn.functional as F
import math

# 模拟输入数据 (batch_size=1, seq_len=4, dim=8)
x = torch.randn(1, 4, 8)
Q = torch.nn.Linear(8, 8, bias=False)(x)
K = torch.nn.Linear(8, 8, bias=False)(x)
V = torch.nn.Linear(8, 8, bias=False)(x)

# 准备自注意力掩码 (下三角矩阵)
seq_len = x.size(1)
causal_mask = torch.tril(torch.ones(seq_len, seq_len)).bool()
causal_mask_inf = causal_mask.masked_fill(causal_mask == 0, float('-inf')).masked_fill(causal_mask == 1, float(0.0))

# 计算缩放点积注意力
scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) / math.sqrt(K.size(-1))
# 应用掩码
masked_scores = scores + causal_mask_inf
# Softmax
attention_weights = F.softmax(masked_scores, dim=-1)

# 乘以 V
output = torch.matmul(attention_weights, V)

print("因果掩码 (Causal Mask):\n", causal_mask_inf)
print("\n应用掩码后的分数:\n", masked_scores)
print("\n最终的注意力权重:\n", attention_weights.detach().round(decimals=2))

运行与理解：观察最终的注意力权重矩阵，你会发现它的上三角部分都变成了 0。这意味着模型在计算注意力时，完全忽略了后面的词，这正是解码器能够进行文本生成的关键。

结语与下一步

恭喜你！你已经从最基础的神经网络，一步步走到了大模型微调的最前沿。你现在不仅理解了 Transformer 的原理，也掌握了主流的实践工具。

如果你想继续深入，我建议你：

• 探索参数高效微调 (PEFT)：了解 LoRA 等技术，用更少的计算资源微调更大的模型。
• 挑战更复杂的任务：尝试用 Hugging Face 解决问答、文本摘要或机器翻译等任务。
• 理解模型对齐：研究 RLHF (从人类反馈中强化学习)，了解如何让大模型变得更听话、更有帮助。

大模型的学习之路永无止境，希望本书能成为你坚实的起点。

大模型算是目前当之无愧最火的一个方向了，算是新时代的风口！有小伙伴觉得，作为新领域、新方向人才需求必然相当大，与之相应的人才缺乏、人才竞争自然也会更少，那转行去做大模型是不是一个更好的选择呢？是不是更好就业呢？是不是就暂时能抵抗35岁中年危机呢？

答案当然是这样，大模型必然是新风口！

那如何学习大模型 ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。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。

但现在很多想入行大模型的人苦于现在网上的大模型老课程老教材，学也不是不学也不是，基于此我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近100余次后，终于把整个AI大模型的学习路线完善出来！

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L1阶段：了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析，学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。

L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

L5阶段：专题集丨特训篇 【录播课】

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