一、基础认知与准备
1. 理解大模型概念
AI大模型是指通过海量数据训练、具有庞大参数规模（通常数十亿至数千亿）的深度学习模型，具备处理复杂任务、快速适应新任务的强大能力。主要类型包括：
NLP模型（如GPT、BERT）
计算机视觉模型（如ResNet、ViT）
多模态模型（如CLIP、DALL·E）
2. 知识储备要求
编程语言：Python是首选，需掌握基础语法及TensorFlow/PyTorch框架
数学基础：线性代数、概率统计、微积分
机器学习基础：理解监督/无监督学习、神经网络原理
二、学习路径规划
阶段1：入门基础
学习AI/机器学习基本概念
掌握Python编程及主流框架（PyTorch/TensorFlow）
理解Transformer架构（自注意力机制等核心技术）
实践提示工程（Prompt Engineering）基础与进阶
阶段2：进阶提升
1. 分布式训练技术：掌握大模型集群训练方法
2. 微调技术：
有监督微调（SFT）
强化学习人类反馈（RLHF）
3. RAG开发：
Naive RAG与Advanced RAG实现
RAG性能评估与优化
阶段3：专项突破
根据职业方向选择细分领域：
大模型数据工程（数据清洗/ETL/Pipeline）
平台开发（分布式训练/工程基建）
算法应用（搜索/推荐/AIGC）
部署优化（推理加速/端侧部署）
三、实战项目建议
1. 基础项目：
基于提示工程的代码生成
简单NLP任务（文本分类/生成）
2. 中级项目：
RAG实现智能问答系统
多模态应用开发
3. 高级项目：
参与开源大模型项目
企业级大模型解决方案开发
四、职业发展建议
1. 转型路径：
传统程序员可逐步过渡，先掌握工具链再深入算法
应届生建议从数据/平台方向切入，积累经验后再转向核心算法
2. 学习资源：
在线课程（Coursera/深蓝学院）
技术博客（Hugging Face/arXiv论文）
开源社区（GitHub大模型项目）
3. 持续学习：
跟踪AGI发展动态
参与行业技术会议
> 提示：大模型领域技术迭代快，建议保持每周10+小时的学习强度，重点培养工程实践能力而非仅理论掌握。初期可优先掌握应用层开发（如LangChain/Dify等工具链），再逐步深入底层原理。
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