大语言模型学习路线：从入门到实战

在人工智能领域，大语言模型（Large Language Models, LLMs）正迅速成为一个热点话题。
本学习路线旨在为有基本Python编程和深度学习基础的学习者提供一个清晰、系统的大模型学习指南，帮助你在这一领域快速成长。

• 本学习路线更新至2024年02月，后期部分内容或工具可能需要更新。

适应人群

• 已掌握Python基础
• 具备基本的深度学习知识

学习步骤

• 本路线将通过四个核心模块进行学习，如果希望打基础可以优先学习模块四：NLP基础
• 学习比例遵循1:2.5的规则，即每观看一部分视频内容后，应至少投入2.5倍的时间进行实践练习。
• 百分号表示学习内容的比例，如“Transformers库（7%）”表示该部分内容占整个学习路线的7%。

模块一：Hugging Face平台入门

• Transformers库（7%）：理解如何使用Transformers进行模型的加载和预测。
• Datasets库（4%）：学习如何处理数据
• Tokenizers库（4%）：学习如何进行有效的文本分词。
• PEFT库（5%）：掌握模型训练和加速的高级技术。
• DeepSpeed库（4%）：模型加速训练的底层技术。

建议视频教程：搜索“Hugging Face教程”在B站或Coursera上找到相应的课程。

模块二：大模型基础

• 预训练模型微调（10%）：学习如何根据自己的数据集微调模型。
• Llama2模型学习（6%）：特别是分词器、输入输出具体格式、模型结构
• ChatGLM模型学习（3%）
• GPT-2模型学习（4%）
• OpenAI API的调用（2%）：学习如何使用常见的大语言模型接口。
• Prompt工程（1%）：学习模型的使用技巧。
• RLHF技术（1%）：学习高级模型训练技术。
• LangChain框架（2%）：学习如何使用LangChain进行模型开发

建议视频教程：在YouTube或B站搜索模型名称加“教程”关键词。

模块三：测验部分

通过实际项目测试所学知识。

• 生成式文本摘要（7%）：利用大模型生成文章或报告的摘要
• 机器翻译（8%）：使用大模型完成一种语言到另一种语言的文本翻译任务，了解BLEU评分等
• 问答系统（9%）：利用大模型和知识库，构建单轮或多轮问答系统

学习建议：当感到学习疲累时，尝试完成这一部分的实践项目，以检验和巩固学习成果。可以在Kaggle上找到相应的比赛项目。

模块四：NLP基础

• PyTorch语法（2%）
• NumPy运算（2%）
• Transformer架构（5%）
• 自注意力机制（4%）
• 词嵌入（3%）：理解词嵌入（Word Embedding）的概念和方法，如Word2Vec、GloVe。
• 序列模型（3%）：学习RNN、LSTM、GRU等序列模型的原理和应用
• 文本预处理（2%）：掌握NLP处理的基础技术。
• 基本任务和评估指标1%）：了解NLP的基本任务（如命名实体识别、依存句法分析）和相应的评估指标。
• 深度学习中的GPU原理（1%）：并行计算、CUDA编程等

建议视频教程：Coursera上的“NLP专项课程”或B站的“PyTorch教程”。

如何学习AI大模型？

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。

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

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