零基础想要入门大模型，langchain、transformer、bert这些是要学的，但是你上来就从这里开始学习，那你就大错特错了！

作为一名有一定编程经验的程序员，我们真的没必要一上来就把时间精力全部投入到复杂的理论、纠结选择什么编程语言和各种晦涩的数学公式上，这样不仅容易让你精神内耗，最终演变成入门到放弃。

所以我们们认识复杂新事物时，最无痛的途径应当是：感性认识现象->理解本质和原理->将所学知识用于解释新现象并指导实践。

所以我给出的这条路径是：先学会如何使用大模型，然后了解其背后的原理，最后探索如何将其应用于实际问题。

一、Prompt工程：作为一个普通人，把大模型用起来

是我们对大模型提出的问题。举一个最简单的例子，很多同学在第一次使用AI时，都会问AI"你是谁"，"你是谁"这个问题便是prompt。

一个清晰有效的prompt包含角色、任务目标、上下文、输出要求、限定条件、理想示例等一系列内容，只有把prompt设计好了，大模型才有可能发挥出理想的效果。

二、AI编程：作为一个程序员，把大模型用起来

学会使用Copilot、通义灵码之类的AI编程工具来提升编码效率。现阶段AI辅助编程在代码补全以及注释生成方面表现还不错，因此需要你来把架子搭好、把模块分好。这样无形中还能提高你的架构能力。

三、API调用：作为一个大模型套壳程序员，玩一下

掌握如何调用市面上常见的大模型API，结合自己的想法实现具体的小任务，这对初学者来说是一个实际操作的好机会。

这时候你就获得了实践经验和对AI的直观认识。接下来就可以进入更深一层的大模型应用技术了。

四、大模型应用开发：作为一个大模型应用开发程序员，把大模型用起来

在工具方面，需要学习如LangChain这样的开发库，以及如LlamaIndex这样的数据索引和检索工具。

方向方面：

RAG(Retrieval-Augmented Generation检索增强生成)：

RAG，全称检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation），就像一个超级智能助手加了个百科全书。想象一下你和一位朋友聊天，他不仅会自己思考回答问题，还能瞬间查阅海量资料来确保答案准确无误。

逻辑流程：数据提取->embedding（向量化）->索引创建->检索->排序->LLM生成。

这部分内容技术细节很多，也非常有趣，很有搞头。

Agent

AI Agent，它被设计为具有独立思考和行动能力的AI程序。你只需要提供一个目标，比如写一个游戏、开发一个网页，他就会根据环境的反应和独白的形式生成一个任务序列开始工作。

 就好像是人工智能可以自我提示反馈，不断发展和适应，以尽可能最好的方式来实现你给出的目标。

典型的AI agent分为Memory（记忆）、Tools（外部工具） 、Planning（计划） 和Action（行动）四个模块。

Agent相关的开源项目以及产品非常多，可以边研究边学边做。

至此，应用方面的板块内容就介绍完了。注意这个路径虽然更适合0基础入门，但是并不代表轻松简单。出来混，总要还的，因为我们前期跳过了很多基础知识，所以意味着越往后学，越需要回填大量前置内容，比如：

• 掌握 Python 语言

• 掌握向量数据库

• 熟悉常用的库和工具，如 NumPy、Pandas、TensorFlow、PyTorch 等

• 具备 NLP 相关的基础知识，包括文本预处理、分词、词性标注、命名实体识别、词向量表示等

• Transformer 模型的结构和原理、基于注意力机制的自然语言处理技术等

• BERT、BART、T5等经典的模型

• 数学基础知识

说真的，补理论知识、搭项目环境，这个过程自己摸索和踩坑的话还是非常痛苦的。很有可能学着学着就放弃了。

五、深水区：模型训练和微调

在这一阶段，重点学习各种常见的预训练模型、模型结构及其主要的预训练任务。

大型模型的全面微调（Fine-tuning）涉及调整所有层和参数，以适配特定任务。此过程通常采用较小的学习率和特定任务的数据，可以充分利用预训练模型的通用特征，但可能需要更多计算资源。

参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning，PEFT）旨在通过最小化微调参数数量和计算复杂度，提升预训练模型在新任务上的表现，从而减轻大型预训练模型的训练负担。

即使在计算资源受限的情况下，PEFT技术也能够利用预训练模型的知识快速适应新任务，实现有效的迁移学习。因此，PEFT不仅能提升模型效果，还能显著缩短训练时间和计算成本，使更多研究者能够参与到深度学习的研究中。

PEFT包括LoRA、QLoRA、适配器调整(Adapter Tuning)、前缀调整(Prefix Tuning)、提示调整(Prompt Tuning)、P-Tuning及P-Tuning v2等多种方法。

以下图表示了7种主流微调方法在Transformer网络架构中的作用位置及其简要说明，接下来将详细介绍每一种方法。

六、产品和交付

大模型时代的产品，无论从用户需求、产品逻辑还是产品形态、商业模式等方面，大家都还处于摸索状态，因此在学习大模型领域知识时一定要一直看到产品和商业化这一层。

看清楚了哪个赛道拥挤、哪个领域是风口，就能够更好地把握职业机会，更有效地将大模型技术转化为求职市场的竞争力。

我们把这个路径捋一下，就得到了这张AI大模型全栈知识地图：

从下往上看，就是我所说的“从实践到理论再到实践”的学习路径了。这样看起来是不是更加轻松愉悦了？

七、AI大模型从0到精通全套学习大礼包

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。

只要你是真心想学AI大模型，我这份资料就可以无偿共享给你学习。大模型行业确实也需要更多的有志之士加入进来，我也真心希望帮助大家学好这门技术，如果日后有什么学习上的问题，欢迎找我交流，有技术上面的问题，我是很愿意去帮助大家的！

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01.从入门到精通的全套视频教程

包含提示词工程、RAG、Agent等技术点

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02.AI大模型学习路线图（还有视频解说）

全过程AI大模型学习路线

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03.学习电子书籍和技术文档

市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的

04.大模型面试题目详解

05.这些资料真的有用吗?

这份资料由我和鲁为民博士共同整理，鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利，同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。

所有的视频由智泊AI老师录制，且资料与智泊AI共享，相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。

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