文章推荐了一份系统全面的大模型知识手册，分为四个难度递进部分：第一部分涵盖CNN、Transformer、GPT等基础知识；第二部分介绍微调优化与LoRA等技术；第三部分讲解分布式训练方法；第四部分深入高效微调实战。该手册从基础到进阶，适合不同水平学习者，是快速掌握大模型核心技术的优质资源。
如果你正在学习大模型相关的内容，那肯定对Transformer, Bert, GPT等术语有所了解，大模型的内容比较多，如果没有经过系统全面的学习，就容易感觉某些内容学不会
一份系统全面的大模型知识手册，能够快速抓住重点，节省学习成本
所以这一期主要是给大家推荐一个爆火的大模型知识手册，内容不多，但都是精华
这个知识手册的具体内容如下：
第一部分：大模型应用基础（难度***）
这一部分主要包括CNN卷积神经网络基础，Pytorch从0开始手写Transformer模型，pytorch搭建神经网络以及基本用法，RNN循环神经网络，Transformer基础知识，Yolo基础知识，GPT，BERT和T5模型的对比，tensofrlow的基本内容，向量数据库的概念，大模型的泛化能力，聚类和分类算法，模型训练与推理等，内容比较基础，但是系统全面
第二部分：大模型优化技术（难度***）
这一部分主要包括常见大模型调用代码，微调优化，常见的lora微调，全参微调等内容，最后是通过一个案例来体验微调的整体流程，建议大家都去体验一下微调的过程，看看loss如何变化，看看哪些参数的作用是什么等
第三部分：分布式训练（难度**）
这一部分主要包括Accelerate的进阶使用，数据并行，张量并行，模型并行等概念，DeepSpeed的核心思想是“系统-算法协同优化”，主要围绕内存优化，计算效率提升与通信开销压缩三方面展开，最后介绍分布式数据并行原理与应用，环境配置等内容
第四部分：高效微调（难度****）
这一部分主要包括Lora微调，这个也是现在工业界用的最多的微调方式，经济实用，还有P-tuning原理与实战，Peft进阶操作，prefix-tuning的原理与实战，prompt-tuning的原理与实战，最后介绍fine-tune的参数解释
大模型部分的内容整体难度都比机器学习，深度学习更高，后续还有强化学习，以及langchain，Agent框架等内容，这部分内容术语进阶内容了，而且也是大模型落地的关键技术，感兴趣的同学可以阅读研究一下
如何系统的学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
一直在更新，更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了，有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】👇👇
01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生
2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：
国内大模型相关岗位缺口达47万
初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）
70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点
真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！
02.大模型 AI 学习和面试资料
1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工
📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
