文章系统介绍大模型学习的三阶段路径：核心构建（理论架构与预训练）、效率提升（模型压缩与部署）、应用生态（提示工程与评估）。涵盖Transformer架构、预训练技术、对齐方法、模型优化、推理服务等关键技术，以及多模态和具身智能等前沿方向，为大模型学习提供全面指南。
第一阶段：核心构建
1.基础理论与模型架构
(1)Transformer：所有现代大模型的基石。其核心“自注意力机制”让模型能并行处理序列数据，奠定了高效训练的基础。掌握其原理是核心算法岗的必备要求。
(2)编码器-解码器：Transformer的两种主要架构范式。编码器（如BERT）擅长理解，用于分类、问答；解码器（如GPT）擅长生成，用于创作、对话。这决定了模型的产品方向。
(3)生成式预训练变换模型(Generative Pre-trained Transformer, GPT)：开创“预训练-微调”范式的家族。从GPT-3到GPT-4，其核心是纯解码器架构和海量数据缩放。它定义了当今大模型产品的基本形态。
(4)双向编码器表征(Bidirectional Encoder Representations from Transformers, BERT)：基于编码器的里程碑模型。通过“完形填空”式预训练深刻理解语言。虽不直接用于生成，但在理解类任务中仍是重要基础。
2.大规模预训练
(1)预训练(Pre-training)：让模型“博览群书”的过程。在万亿级token的通用文本上学习，消耗绝大部分算力成本（数百万美元级）。这是大模型团队的“重工业”能力标志。
(2)缩放定律(Scaling Laws)：预测了模型性能如何随参数规模、数据量和算力的增加而提升。团队的战略规划（做多大模型）依赖于此。
(3)分布式训练(Distributed Training)：使训练千亿级模型成为可能的技术集合。包括数据并行、模型并行、流水线并行等。掌握此技术是预训练工程师的核心壁垒，直接关系到训练效率和成功率。
(4)混合精度训练(Mixed Precision Training)：用半精度浮点数加速训练、节省显存的关键技术。工程团队的必备技能，能显著降低训练成本。
3.能力对齐与微调
(1)监督微调(Supervised Fine-Tuning, SFT)：让“通才”模型变成“专才”的第一步。使用高质量的问答对数据，教模型按照指令格式输出。是微调工程师的日常工作。
(2)人类反馈强化学习(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF)：让模型的输出符合人类价值观和偏好的关键技术。过程复杂，需要训练奖励模型，是技术高地。RLHF工程师是当前最稀缺的人才之一。
(3)指令微调(Instruction Tuning)：使用多样化的任务指令数据对模型进行微调，激发其泛化能力，使其能听懂并执行未见过的指令。是提升模型“智慧”感的关键。
(4)参数高效微调(Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT)：降低微调成本的核心技术。如LoRA，只训练少量新增参数，而非整个模型。使中小公司也能基于大模型快速定制，应用非常广泛。
第二阶段：效率提升与部署
4.模型高效化
(1)模型压缩(Model Compression)：让大模型“瘦身”以便部署的技术总称。包括剪枝、量化等，是模型能否投入实际使用的关键。
(2)知识蒸馏(Knowledge Distillation)：将大模型（教师）的知识“传授”给小模型（学生）的技术。用于生产轻量级、低成本的替代模型。是算法工程师的常见优化任务。
(3)量化(Quantization)：将模型参数从高精度（如FP32）转换为低精度（如INT4）的过程。能大幅减少模型存储和内存占用，提升推理速度，是部署前的标配步骤。
(4)剪枝(Pruning)：移除模型中不重要的权重或连接，减少参数数量。需要精细的算法设计以避免性能损失。
5.部署与推理服务
(1)推理(Inference)：模型对输入进行计算并给出输出的过程。优化推理速度、降低延迟和成本，是部署工程师的核心KPI。
(2)推理优化(Inference Optimization)：包括算子融合、内核优化、动态批处理等一系列技术。直接影响用户体验和服务器成本，工程价值极高。
(3)模型服务化(Model Serving)：将封装好的模型以API等形式提供在线服务。涉及高并发、高可用、负载均衡等后端工程问题。需要大模型后端工程师与运维工程师紧密合作。
第三阶段：应用、评估与生态
6.应用与交互
(1)提示工程(Prompt Engineering)：通过设计输入文本来引导模型输出理想结果的技术。是提示工程师或应用产品经理的核心技能，能以极低成本激发模型能力。
(2)思维链(Chain-of-Thought, CoT)：一种高级提示技术，通过让模型“一步步推理”来显著提升复杂逻辑问题的解决能力。体现了模型的“思考”过程。
(3)智能体/智能代理(AI Agent)：具备感知、规划、行动和反思能力的AI系统。大模型作为其“大脑”，是当前最热门的应用方向。需要复合型团队（算法、工程、产品）协作开发。
(4)检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)：解决模型“幻觉”和知识滞后问题的关键技术。外接知识库，让模型生成基于事实的答案。是构建企业级知识助手的主流方案。
7.评估与迭代
(1)大语言模型评估(LLM Evaluation)：系统性评估模型能力的科学与艺术。包括基准数据集（如MMLU、C-Eval）、人工评估和基于模型的评估。评估负责人的角色日益重要。
(2)数据飞轮(Data Flywheel)：核心产品理念：通过用户使用产生的优质数据，持续反哺模型优化，形成正向循环。是构建竞争壁垒的关键。
8.相关概念
(1)多模态(Multimodal)：让模型能理解和生成文本、图像、音频、视频等多种信息。如GPT-4V、DALL-E。是下一代大模型的明确方向，需要多模态算法工程师。
(2)具身智能(Embodied AI)：让AI能够理解物理世界并与环境互动（如机器人、自动驾驶），是大模型的终极应用场景之一，目前处于前沿探索阶段。
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。
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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。
特点与适用场景详解，建议收藏)
