无论是想转行 AI 的职场人、学生党，还是想深耕技术的爱好者，跟着这套流程走，从数学小白到能独立调参、做项目，成就感拉满～
📚 第一阶段：基础打底期（1-3 个月）
核心目标：30 天搞定数学 + 编程，搭建AI认知框架
✅必学 3 件套：
数学地基
不用啃公式！重点学线性代数（矩阵运算）+ 微积分(导数) + 概率～
Python 通关
掌握 Numpy/Pandas 数据处理，练熟 PyTorch 基础操作（张量、模型搭建）。
大模型扫盲
搞懂 Transformer 为什么是 “万能架构”，记住 “自注意力机制” 这个核心词～
实战：用 PyTorch 写一个简易版 Transformer
💻 第二阶段：核心突破期（3-6 个月）
核心目标：吃透训练逻辑，从 “看懂” 到 “会调”
🚀重点攻坚：
Transformer 深扒
拆解多头注意力、位置编码、残差连接的作用，用动画理解 “输入文本→输出答案” 的全过程～
训练全流程实操
数据预处理：学 BPE 分词、清洗万亿级文本（用 Hugging Face Datasets 库）
微调技巧：SFT 监督微调 + RLHF 人类反馈，用 Llama 2 小模型练手（免费开源！）
避坑指南
别死磕千亿参数模型！先用 7B/13B 小模型做实验，Colab 免费 GPU 足够入门～
实战：复现 Mini-GPT，实现简单对话功能
🚀 第三阶段：实战落地期（6-12 个月）
核心目标：搞定行业项目，把技术变成 “能变现的能力”
🎯3 类高价值项目：
RAG 知识库
用 LangChain+Elasticsearch 搭专属问答系统（企业超需要！）
模型优化
学 INT8 量化、LoRA 低秩微调，让模型在普通电脑跑起来
垂直场景
医疗 / 金融领域微调，比如用 BioBERT 做病历分析
实战：
部署：Triton Inference Server
监控：Prometheus+Grafana 看推理速度
🌟 第四阶段：前沿冲刺期（1 年+）
核心目标：跟踪顶会，参与开源，成为技术圈 “显眼包”
🔍重点方向：
1.多模态大模型（CLIP + 扩散模型图文生成）
2.稀疏 MoE 架构（像 GPT-4 一样的 “专家混合模型”）
3.安全对齐（用 RLHF 让模型更 “听话”）
模态大模型（CLIP + 扩散模型图文生成）
2.稀疏 MoE 架构（像 GPT-4 一样的 “专家混合模型”）
3.安全对齐（用 RLHF 让模型更 “听话”）
💡 最后提醒：大模型门槛没那么高，关键是 “边学边练”！收藏这篇，现在就从 PyTorch 基础开始，3 个月后你会回来谢我～
如何学习AI大模型？
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这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览，小伙伴们记得点个收藏！
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。
100套AI大模型商业化落地方案
大模型全套视频教程
200本大模型PDF书籍
👉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。
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