今年秋招中，大模型相关岗位不仅需求旺盛，薪资水平也颇具竞争力。尽管技术尚未完全成熟，但正因如此，这一领域蕴藏着大量机会。对于希望投身算法方向的同学来说，大模型及其应用无疑是极具前景的赛道。

然而，不少初学者在入门过程中常感迷茫——根源往往在于缺少一条清晰、可行的学习路径。为此，我们整理了一份精炼但干货满满的大模型入门手册，内容覆盖核心知识体系，共分为六个模块，助你高效起步、少走弯路。

大模型入门手册的具体内容如下：

下面具体来介绍一下每个部分的内容：

第一章：深度学习基础知识 (难度)

Transformer是现在大模型的底层框架，现在各种大模型主要还是基于Transformer架构做一些改动，除了Transformer，还需要学习一些神经网络的基础内容，比如BN和LN，优化器的对比等,这一部分比之前学习的深度学习入门内容还是难一点的

第二章：自然语言处理基础知识 （难度）

NLP的基础知识对于学习LLM也是必要的，比如了解分词器，还有现在经典的NLP模型，比如Bert模型，Bert模型的提出，让大家看到大模型可以采用预训练和微调这样一个训练范式，最后是自然语言处理任务的评估指标困惑度

第三章：大语言模型基础知识 （难度）

这部分的内容包括大模型训练框架，比如Megatron-LM, DeepSpeed, 高效参数微调的方法，当前主流的开源大模型，RLHF流程的介绍，COT和TOT的介绍，监督微调的训练，最后是混合专家模型MOE

第四章：大语言模型推理 （难度）

上一章训练好模型之后，大模型输出结果就是推理的过程。介绍huggingface推理参数，推理过程中KVCache，还有LLM推理需要的成本代价，推理的速度和代价是影响实际应用的两个主要因素

第五章：大语言模型应用（难度）

不同大模型的数据格式，API接口等都不一样，可以通过Langchain来统一管理这些，支持大模型的统一化调用，支持便捷的prompt模版设置，还有智能体的高阶应用，建议结合相关视频教程来学习langchain

第六章：大语言模型前沿（难度）

这一部分主要是介绍LLM相关的博客，大模型现在发展太快了，可以通过博客等方式主动学习，以及关注前沿的顶会论文，这部分内容比较少，可以后期自己补充总结

上面的内容还是比较难的，第一次学习的同学可以多看几次，一定会有不同的认识和理解，对于困难的东西，多看几次多听几次多做几次，基本上都能有一个提升

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🆓↓↓↓

👉[CSDN大礼包🎁：全网最全《LLM大模型入门+进阶学习资源包》免费分享（安全链接，放心点击）]()👈

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。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集

👉获取方式：
😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓