本文推荐李宏毅老师的最新AI大模型入门教程，共11讲，涵盖大模型发展历史、应用方向、提示词工程、生成策略、深度学习基础、Transformer模型、大模型评估、道德问题、AI可解释性、视觉大模型以及GPT-4o解析等内容。教程旨在帮助初学者快速掌握大模型核心知识，为后续深入学习大模型微调、训练、推理加速等打下坚实基础。速速收藏，开启大模型学习之旅！

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现在国内外关于大模型入门教程做的比较好的并不多，这其实也是一件好事，有难度和有门槛才能避免烂大街，现在大模型入门教程热度最高的包括李宏毅老师、吴恩达老师、Datawhale开源社区等

选择合适的入门学习教程，能少走弯路，抓住核心内容，快速达到前沿的水平，甚至是发表大模型相关的论文都是可以的

这一期主要是给大家推荐李宏毅老师的最新课程：大模型入门学习教程

这个教程的主要内容如下（总共11讲）：

第1讲：总体介绍

这一讲主要介绍现在大模型作为生成式人工智能，其发展的历史过程，以及大模型落地的主要应用方向，了解大模型主要学习什么内容，难度不大，简单看一下就行

第2讲：提示词和AI代理人

首先介绍什么是提示词工程，提示词就是人类和大模型交互的语言，对于大模型的引导需要通过提示词来完成，然后介绍如何引导模型进行思考，比如COT是什么，在模型训练过程中提供额外信息

第3讲：生成策略

同一个问题，多次询问大模型，大模型会给出不同的回答，如何提高回复的准确率以及稳定性，是一个重要的大模型生成策略。了解大模型的生成概率与什么有关，比如top_p, top_k，temperature等

第4讲：深度学习和Transformer

这一部分先介绍一些深度学习基础内容，大模型的模型都是深度学习模型，了解深度学习中基础内容是有必要的，比如损失函数，反向传播，梯度下降等，然后介绍大模型的基础框架transformer，transformer模型结构一定要非常熟悉，很重要

第5讲：大模型评估和道德问题

这一部分先介绍大模型的评估标准，现在有很多benchmark从各个方面来评测大模型的不同能力，评估指标很多，开源的模型往往会选择有利于自己的指标进行展示，然后介绍大模型中存在的道德问题，因为大模型不能随意生成一些不符合道德社会文明的内容

第6讲：AI的可解释性

给大模型一个输入，只能得到一个输出，但是我们并不清楚大模型的思考过程是怎么样的，这个问题，大模型是怎么思考的，提升大模型的可解释性有助于后续研究如何提升大模型的推理性能，像COT就是显式展示大模型的思考过程，然后还可以让语言模型来解释语言模型

第7讲：视觉大模型

常说的大模型，都指的是文本大模型，输入是文本，输出也是文本，而现实世界中，可能我们的输入既有文本，又有图片和视频，输出也可能是多样化的，视觉大模型就是能解决文本和视觉两种模态的大模型

第8讲：GPT-4o

前面都是关于大 模型的理论，这一部分是拆解一个完整的大模型是怎么样的，以GPT-4o为例进行说明，GPT-4o是首个端到端多模态通用模型，是迈向AGI的一步，能够实现文本，音频和图片的多模态交互

上面就是大模型的入门教程的所有内容，学完这些可以去看看关于大模型微调，大模型训练，大模型推理加速，RAG和Agent等相关的内容，后面最好整一两个项目来实践一下

如何学习AI大模型 ？

“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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