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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