如果读者朋友不想深入学习大模型，则了解提示词的使用原则也可以了。要是既不想深入学习，又要做大模型相关的项目，则对于工程同学来说，学习RAG也能把大模型玩转起来。下面的步骤写给想系统性学习大模型的朋友们。

前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！

先来一张整体结构图，越是下面部分，越是基础：

可以按以下步骤学习：

1. 理解基础概念

需要了解深度学习的基本原理和常见术语，如神经网络、梯度下降、反向传播、监督学习、无监督学习、分类、回归、聚类等。这些概念是理解和应用大模型的基础。

2. 用编程语言实践

掌握Python语言以及相关的库和框架，如NumPy、Pandas、PyTorch或TensorFlow等。这些工具将帮助技术人员在实践中实现和运行大模型。

3. 掌握深度学习基础

深入学习深度学习基础知识，包括常见的神经网络结构、激活函数、损失函数等。此外，了解常见的深度学习模型架构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等。最好使用Python语言进行具体的练习，以加深对深度学习的理解。

4. 学习自然语言处理基础知识

自然语言处理是大型语言模型的基础，因此需要了解自然语言处理的基本概念、技术和应用。这将为后续的大模型学习打下坚实的基础。

学习和了解一下用RNN方式处理自然语言的思路，有助于理解后面Transformer要解决的问题。

5. 深入学习大模型

了解Transformer的基本架构和原理，包括自注意力机制、encoder和decoder等。然后进一步学习大模型的原理和架构，如BERT、GPT等。这些大模型在自然语言处理领域取得了显著的成果，对于技术人员来说，深入理解它们的工作原理和应用场景非常重要。

6. 开展实践项目

了解大模型的训练和微调方法，以及如何应用预训练模型解决特定任务。参与实际的深度学习项目，从数据收集、数据预处理、模型选择和训练到模型评估和部署等各个环节都要涉及。尝试复现论文中的模型或解决现实生活中的问题，不断积累经验和技能。通过使用大模型进行一些下游任务来锻炼自己的技能。

此外，学习大型语言模型需要一定的数学基础，如线性代数、微积分等。这些基础知识将有助于更好地理解大模型的数学原理。

7. 持续学习和探索

深度学习领域发展非常迅速，需要不断学习新的技术和方法，关注最新的研究进展和开源项目。参与技术分享交流活动，扩展视野和思维。

总结起来，学习大模型的路线包括理解基础概念、用编程语言实践、掌握深度学习基础、学习自然语言处理基础知识、深入学习大模型以及进行模型训练和项目实践。同时，具备一定的数学基础也是非常重要的。通过系统学习和实践，可以不断提升自己在大模型领域的能力，并为未来的工作和发展打下坚实的基础。

一、大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

二、如何学习大模型 AI ？

🔥AI取代的不是人类，而是不会用AI的人！麦肯锡最新报告显示：掌握AI工具的从业者生产效率提升47%，薪资溢价达34%！🚀

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。

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。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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