一、基础认知与学习准备
1. 核心概念
大模型指参数量巨大的深度学习模型（如GPT、Transformer），通过海量数据训练获得强大泛化能力
典型应用场景：自然语言处理、多模态生成、智能问答系统等
2. 必备技能
编程基础：Python语言及PyTorch/TensorFlow框架
数学基础：线性代数、概率统计知识
开发环境：建议使用云GPU平台（如阿里云）降低硬件门槛
二、分阶段学习路径
阶段1：基础实战（1-2个月）
学习重点
Transformer架构原理与Prompt工程
开源模型部署（如LLaMA、ChatGLM）
项目案例：基于提示词的前端代码生成
阶段2：进阶开发（2-3个月）
核心内容
RAG技术体系：从Naive RAG到GraphRAG
多模态模型应用（如GPT4o、Qwen2-VL）
实战项目：搭建企业级智能问答系统
阶段3：高阶专项（3-6个月）
深度方向
大模型微调（SFT/RLHF）
分布式训练与推理优化
商业化落地：教育/金融/医疗场景解决方案
1. 书籍教程
《从零构建大模型》：手把手实现模型训练全流程
CSDN/知乎的万字教程：覆盖基础到企业级应用
2. 实战课程
近屿智能《AIGC大模型应用工程师》：含100+真实项目选题
百度课程《AI大模型RAG应用开发》：Dify平台实战案例
3. 开源项目
LangChain-chatchat：企业知识库解决方案
FastGPT：可视化大模型开发平台
四、就业方向建议
岗位选择
```mermaid
graph LR
A[大模型工程师] --> B[数据工程]
A --> C[平台基建]
A --> D[算法应用]
A --> E[部署优化]
```
新手建议从数据清洗/平台搭建切入，逐步深入核心算法
能力提升
优先掌握Prompt工程和RAG技术（企业需求最集中）
积累至少3个完整项目经历（如智能客服、AIGC工具开发）
建议每周保持20小时以上的实践时间，结合《AIGC大模型应用工程师》课程的项目制学习方式效果更佳。当前行业更看重工程落地能力，而非纯理论研究。
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