停，还不知道怎么学习大模型的老铁，别再闷头瞎学了，看我五分钟，顶你两小时。
作为一个有着10年编程经验的Java工程师兼资深AI爱好者，及一只致力于帮助无数小白成功抓住大模型热潮的热心老鸟。
我虽然没有在大模型的专业领域登峰造极，但也是从零基础一点一点学成的，路上踩过不少坑，中途也划过水，甚至想过放弃，不过最后咬牙坚持了下来，我不敢说自己的建议多专业，只能说接点地气，可操作性强一点。
一、知己知彼，方能百战百胜。
无论是学习一门语言还是一门技术，对于零基础的人而言，无疑是打开一个全新的世界。这时候如果你不了解自己，又不了解自己要学什么，无疑等同于瞎子摸黑，摸了半天也不知道自己要干什么，在一片漆黑中没有方向也看不到结果，这样学习是很难坚持下来的。所以你在学习之前，一定要先问自己两个问题：
- 为什么学？
- 学什么？
底层逻辑
人工智能大潮已来，不加入就可能被淘汰。随着AI大模型逐步渗透到每个人的日常生活和工作中来，AI技术未来会变成每个人都必须要掌握的基本技能。
任何一个时代的技术变革，不管这个技术多厉害，只有真正能够解决人的问题才有价值，而AI大模型技术做到了这一点。
因此，处在AI时代的互联网人，都需要了解AI大模型的能力模型，就像计算机里面的Office 软件一样。
同时，未来的岗位发展趋势一定是：AI大模型+产品经理、 AI大模型+运营、 AI大模型+开发…
那么学习大模型到底主要是学习哪些内容？
马上到夏天了，鉴于了解到天一热，你会变懒变困的特性，我还是默默的帮你准备好了这份大模型思维导图。 （大模型学习路线及黄金书单都整理好了，扫描下方二维码即可拿到！）
我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。
L1级别:AI大模型时代的华丽登场
L1阶段：我们会去了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析；学习理解大模型的核心原理，关键技术，以及大模型应用场景；通过理论原理结合多个项目实战，从提示工程基础到提示工程进阶，掌握Prompt提示工程。
L2级别：AI大模型RAG应用开发工程
L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程，我们会去学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。
L3级别：大模型Agent应用架构进阶实践
L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造我们自己的Agent智能体；同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。
L4级别：大模型微调与私有化部署
L4阶段：大模型的微调和私有化部署，我们会更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调；并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。
知道了自己的目光，到底该聚集在哪些大模型知识上，再去找相应的视频以及书籍。
二、找资源，按阶段进行学习
现在这个时代说是信息爆发也不为过，像是学习资源这种视频，随便一个网站都一找一箩筐，不过现在做媒体的门槛太低，这里给大家推荐一些靠谱的大模型视频以及书籍推荐。
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推荐视频：
- 浙江大学《大模型原理与技术》
https://space.bilibili.com/3546823125895398?)
- 【清华NLP】刘知远团队大模型公开课全网首发
https://www.bilibili.com/video/BV1UG411p7zv/
- 吴恩达大模型教程
https://space.bilibili.com/3546592940394904?)
推荐书籍：
- 图解大模型
备受关注的大模型“袋鼠书”，全书通过 300 幅全彩插图，以极致视觉化的方式呈现大模型的核心原理与工程实现，覆盖从底层机制、应用开发到性能优化的完整链条。内容结合真实数据集、实用项目与典型场景，注重实操性。
特别收录 18 幅图精解 DeepSeek 底层原理，紧跟前沿。配套资源包括一键运行代码、200 道大模型面试题及大量拓展视频/文章资料，助你全面掌握大模型理论与实践，是入门进阶与求职备战的理想之选。
- 从零构建大模型
全网疯传的大模型教程，由畅销书作家塞巴斯蒂安•拉施卡撰写，通过清晰的文字、图表和实例，逐步指导读者创建自己的大模型。
内容共分为五个部分：神经网络与深度学习、计算机视觉、自然语言处理、生产与部署、预测性能与模型评测。每一章都围绕一个问题展开，不仅针对问题做出了相应的解释，并配有若干图表，还给出了练习供读者检验自身是否已理解所学内容。
- 大模型应用开发极简入门：基于GPT-4和ChatGPT
深受读者喜爱的大模型应用开发图书升级版，作者为初学者提供了一份清晰、全面的“最小可用知识”，带领你快速了解 GPT-4 和 ChatGPT 的工作原理及优势，并在此基础上使用流行的 Python 编程语言构建大模型应用。
书籍这块的内容还有很多，由于篇幅原因不多做赘述，作者精选打包了几十本大模型方面的书籍，可以共享给大家。
最后还想给你几点建议：
1、保持学习的持续性，并且要不断学习，把学习当做一种习惯。
2、不要一味的对着别人的代码敲，你不是码农，而是一个开发者，思考和思路才是你要学的。
3、脑过千遍，不如手过一遍。一定要学练结合，从做项目中找知识漏洞。
各位想要更好的学好大模型，这里给大家准备了一份LLM大模型学习资料，里面的内容都是适合开发者的书籍和资料。
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