文章推荐了一份爆火的大模型知识手册，分为四个部分：大模型应用基础（CNN、Transformer等）、优化技术（微调方法）、分布式训练（Accelerate、DeepSpeed）和高效微调（LoRA、P-tuning等）。手册系统全面，内容精炼，适合不同阶段学习者，通过关注公众号发送"知识手册"获取，能帮助快速掌握大模型核心技术，节省学习成本。

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如果你正在学习大模型相关的内容，那肯定对Transformer, Bert, GPT等术语有所了解，大模型的内容比较多，如果没有经过系统全面的学习，就容易感觉某些内容学不会

一份系统全面的大模型知识手册，能够快速抓住重点，节省学习成本

所以这一期主要是给大家推荐一个爆火的大模型知识手册，内容不多，但都是精华

这个知识手册的具体内容如下：

第一部分：大模型应用基础（难度***）

这一部分主要包括CNN卷积神经网络基础，Pytorch从0开始手写Transformer模型，pytorch搭建神经网络以及基本用法，RNN循环神经网络，Transformer基础知识，Yolo基础知识，GPT，BERT和T5模型的对比，tensofrlow的基本内容，向量数据库的概念，大模型的泛化能力，聚类和分类算法，模型训练与推理等，内容比较基础，但是系统全面

第二部分：大模型优化技术（难度***）

这一部分主要包括常见大模型调用代码，微调优化，常见的lora微调，全参微调等内容，最后是通过一个案例来体验微调的整体流程，建议大家都去体验一下微调的过程，看看loss如何变化，看看哪些参数的作用是什么等

第三部分：分布式训练（难度**）

这一部分主要包括Accelerate的进阶使用，数据并行，张量并行，模型并行等概念，DeepSpeed的核心思想是“系统-算法协同优化”，主要围绕内存优化，计算效率提升与通信开销压缩三方面展开，最后介绍分布式数据并行原理与应用，环境配置等内容

第四部分：高效微调（难度****）

这一部分主要包括Lora微调，这个也是现在工业界用的最多的微调方式，经济实用，还有P-tuning原理与实战，Peft进阶操作，prefix-tuning的原理与实战，prompt-tuning的原理与实战，最后介绍fine-tune的参数解释

大模型部分的内容整体难度都比机器学习，深度学习更高，后续还有强化学习，以及langchain，Agent框架等内容，这部分内容术语进阶内容了，而且也是大模型落地的关键技术，感兴趣的同学可以阅读研究一下

AI时代，未来的就业机会在哪里？

答案就藏在大模型的浪潮里。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具，到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域，技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。

掌握大模型技能，就是把握高薪未来。

那么，普通人如何抓住大模型风口？

AI技术的普及对个人能力提出了新的要求，在AI时代，持续学习和适应新技术变得尤为重要。无论是企业还是个人，都需要不断更新知识体系，提升与AI协作的能力，以适应不断变化的工作环境。

因此，这里给大家整理了一份《2025最新大模型全套学习资源》，包括2025最新大模型学习路线、大模型书籍、视频教程、项目实战、最新行业报告、面试题等，带你从零基础入门到精通，快速掌握大模型技术！

由于篇幅有限，有需要的小伙伴可以扫码获取！

1. 成长路线图&学习规划

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。这里，我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。

2. 大模型经典PDF书籍

书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的，我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。（书籍含电子版PDF）

3. 大模型视频教程

对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。

4. 大模型项目实战

学以致用 ，当你的理论知识积累到一定程度，就需要通过项目实战，在实际操作中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。

5. 大模型行业报告

行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

6. 大模型面试题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。

在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我们将提供精心整理的大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

为什么大家都在学AI大模型？

随着AI技术的发展，企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI+行业”双背景。企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI+行业”双背景。金融+AI、制造+AI、医疗+AI等跨界岗位薪资涨幅达30%-50%。

同时很多人面临优化裁员，近期科技巨头英特尔裁员2万人，传统岗位不断缩减，因此转行AI势在必行！

这些资料有用吗？

这份资料由我们和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

大模型全套学习资料已整理打包，有需要的小伙伴可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码，免费领取【保证100%免费】