AI大模型新手必读：从零到一，一篇掌握学习精髓！

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- 数学：主要包括线性代数、概率统计等内容。 - 自然语言处理：主要包括Word2vec、Seq2seq等内容。 - Python：Python语言是大模型应用的编程基础，需要熟练掌握深度学习相关的框架，如PyTorch、TensorFlow。

- Transformer：Transformer是目前大模型的核心基础架构，需要做到非常熟练的掌握。相关模块包括：自注意力机制、多头注意力机制、编码器-解码器结构、位置编码、嵌入层等。 - 范式：理解预训练、微调范式。 - 架构：了解大模型的三种基础架构：仅编码器（Encoder-Only, 如BERT等）、仅解码器（Decoder-Only，如GPT等）、和编码器-解码器结构（Encoder-Decoder，如T5、BART等）。

- 提示工程（Prompt Engineering）：了解上下文学习（In-Context Learning，ICL）、思维链（Chain-of-Thought, CoT）、思维树（Tree of Thoughts，ToT）、思维图（Graph of Thoughts，GoT）、提示微调（Prompt Tuning）等。 - 微调（Fine Tuning）：了解全量微调、PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning）等微调技术。 - 模型压缩：了解量化、剪枝、蒸馏、低秩分解等模型压缩技术。 - 推理（Reasoning）：包括数学推理、常识推理、符号推理、逻辑推理等技术。 - 增强：包括知识增强、检索增强等。 - 对齐（Alignment）：了解RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）、DPO（Direct Preference Optimization）等对齐技术。

- 大模型智能体（LLM Agent）：了解大模型智能体的架构，以及记忆、规划、工具、推理等核心模块。 - 多模态：视觉大模型、语言大模型、视觉语言大模型、多模态大模型等。

“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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• 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）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习

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