【持续更新】大模型快速入门学习路径：从新手到精通的动态指南！2025年我先卷起来了！

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。• 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）

LLand520

1268人浏览 · 2025-01-07 14:28:52

LLand520 · 2025-01-07 14:28:52 发布

LLM 快速学习路径

学习目标

了解大模型以及对应 NLP 知识的基础原理，能够熟练调用GPT API，编写 Prompt 完成各种任务。

能够实现简单的微调模型，构造 QA 对，上传并外挂数据库等常见主流技术方案。

注：大模型作为目前最火的技术热点之一，几乎所有的学习资料和教程都可以公开查到，不推荐报名参加任何的付费课程。

前置知识：Python 基础、Linux 基础

学习目的：
熟练掌握 Python 语言，熟悉常用的 Python 库和工具，如 NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch 等。
具备 NLP 相关的基础知识，包括文本预处理、分词、词性标注、命名实体识别、词向量表示等。
对大模型有一定了解，包括 Transformer 模型的结构和原理、基于注意力机制的自然语言处理技术等。
- 学习内容
廖雪峰 python 教程：https://www.liaoxuefeng.com/
- 学习要求
熟练掌握并能够编写基础的 python 函数、语法等，能够熟练使用 Linux 系统

Step1：NLP 相关基础知识

学习目的：
了解文本预处理、分词、词性标注、命名实体识别、词向量表示等基础知识。
掌握自然语言处理（NLP）相关技术，如分词、词性标注、命名实体识别、句法分析等。
掌握机器学习中的数据预处理、特征提取、分类、回归等基础算法，并了解其在 NLP 领域的应用。
了解大规模 NLP 任务中的常用技术和方法，如深度学习中的 Transformer 模型、BERT、GPT 等。
- 学习内容
李沐动手学深度学习：https://zh.d2l.ai/
视频：https://space.bilibili.com/1567748478/
大模型理论基础：https://github.com/datawhalechina/so-large-lm
- 学习要求
理解并掌握机器学习、深度学习、自然语言处理的基础概念，最好能够阅读并吸收课程中提到的经典论文，能够独立实现在 colab 上训练模型（小模型）

Step2：GPT API 调用及 Prompt设计

学习目的：
了解 GPT API 的调用方式和基本操作，熟悉 Prompt 设计技巧和要点，能够结合自己的任务调用 API 实现对应的任务代码。
- 学习内容：
推荐 API 购买地址：https://peiqishop.me/
调用教程：https://zwxvec6g91g.feishu.cn/docx/KS7AddreTouQg6xs44Oc0ZgHnOg
常用 Prompt：https://zhuanlan.zhihu.com/p/626024467
- 学习要求
了解大模型以及对应 NLP 知识的基础原理，能够熟练调用GPT API，编写 Prompt 完成各种任务。

Step3：模型微调（Fine-tuning）

学习目的
了解常见的微调模型的基本流程和原理，熟悉数据集的构造、训练、评估等过程，能够独立构建 QA 对，在服务器上对模型进行微调。
- 学习内容
QA 问答对微调数据构建：https://blog.csdn.net/u012960155/article/details/132658756
LLM 全流程框架（包含教程）：https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/tree/main
手把手微调教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/645010851
服务器租用（最便宜，但可能要等）：https://gpushare.com/、https://www.autodl.com/login?url=/market/list
- 学习要求
能够独立完成大模型的微调数据构建、训练以及部署工作。

Step4：RAG（外挂数据库）

学习目的
RAG 作为目前最火的一个 LLM 落地方向，可以结合私有数据（表格、word、txt、pdf、数据库皆可）实现本地问答，且训练成本较低，可以快速实现效果。
- 学习内容
Langchain：https://www.langchain.asia/
FastGPT：https://github.com/labring/FastGPT
LangChain-Chatchat（快速部署框架）：https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat
DB-GPT：https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT
RAG进阶优化：https://zhuanlan.zhihu.com/p/675560679
- 学习要求
能够在本地实现基于大模型的外挂部署方案

如何学习AI大模型？

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。