大模型学习路线图全解析：程序员收藏必备，小白入门不迷路

文章提供了人工智能大模型的学习路线，包括基础知识、编程技能、深度学习、预训练模型研究和实践项目五个阶段。同时分享了640套AI大模型报告合集，涵盖理论研究、技术实现和行业应用。文章强调在AI时代成为掌握AI工具的技术人能占得先机，鼓励读者通过自学系统学习大模型，并提供了获取学习资料的途径。

现在[人工智能]可以说是非常的火热，很多同学也想学习。但刚开始时总会觉得比较迷茫，不知道如何开始学，也担心人工智能太难，自己可能学不会。所以今天这篇文章对如何去学习人工智能，给出一份学习路线。

1.基础知识准备

对于初学者来说，扎实的基础知识是成功的关键。建议先掌握线性代数、概率论与统计学以及优化理论等内容。这些基础知识不仅有助于理解机器学习算法的工作原理，还能提升对复杂模型架构的理解能力。

2.编程技能培养

Python 是目前最流行的编程语言之一，在人工智能领域尤其重要。因此，熟悉 Python 的基本语法及其常用库（如 NumPy, Pandas 和 Matplotlib），并能够熟练运用 TensorFlow 或 PyTorch 这样的深度学习框架是非常必要的。

3.深入了解深度学习

完成上述准备工作之后，可以进一步深入研究神经网络结构及相关技术细节。推荐阅读《Deep Learning》这本书籍作为入门教材，并尝试实现一些经典的卷积神经网络(CNNs)或者循环神经网络(RNNs)。

4.大规模预训练模型的研究

当具备了一定程度上的理论基础和技术积累后，则可转向专注于大规模参数量级的语言或视觉类别的预训练模型上。此时应该关注最新的研究成果和技术动态，比如 GPT 系列、BERT 及其变体等知名的大规模自监督表示方法。

5.实践项目经验获取

除了理论学习之外，实际操作同样不可或缺。可以通过参与 Kaggle 数据竞赛来锻炼自己的建模技巧；也可以利用公开可用的数据集自行设计实验验证想法。另外还可以参与到像 DoctorGLM 这样具体应用场景下的开源项目当中去贡献代码并从中获得宝贵的经验教训。

以上是一个简单的例子展示了如何加载 ChatGLM-6B 并生成一段文字的过程。

如何学习AI大模型？

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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。