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2025/12/23 20:54:51
文章提供了完整的大模型学习路线图，分为七个阶段：系统设计、提示词工程、平台应用开发、知识库应用开发、微调开发、多模态大模型应用和行业应用构建。路线涵盖Transformer架构、训练方法、Python编程、工具使用、API开发、RAG技术、向量数据库等核心技术。学习后可掌握大模型全栈工程实现、解决实际项目需求、基于企业数据AI应用开发等能力，并提供了丰富的学习资源包。
大模型技术已经成为推动人工智能发展的关键力量。无论你是初学者还是有经验的开发者，想要掌握大模型应用，都需要遵循一定的学习路线。从核心技术解析到模型微调与私有化部署，逐步深入大模型应用的世界。
这份学习路线图详细的介绍了那年每个阶段所需要学习的内容，自己也是依据这个路径学习的大模型，
一、核心技术解析
Transformer架构：这是大模型的基石。你需要理解Transformer架构的工作原理，它如何处理序列数据，以及它在各种任务中的应用。
训练方法：大模型的训练不是一蹴而就的。预训练、SFT（监督式微调）和RLHF（强化学习与人类反馈）是三种关键的训练技术。通过学习这些方法，你可以更好地理解如何训练出一个强大的大模型。
二、编程基础与工具使用
Python编程基础：Python是大模型开发的首选语言。你需要掌握其基本语法、数据结构和函数等基础知识。
Python常用库和工具：熟悉并掌握Numpy、Pandas、TensorFlow、PyTorch等库的使用，这些是进行大模型开发的利器。
提示工程基础：了解提示工程的基本原理和技巧，这将帮助你提高编程效率，更快地实现你的想法。
三、高级应用开发
大模型API应用开发：学习如何利用大模型API进行应用开发，这是将大模型应用到实际项目中的重要一步。
RAG (Retrieval-Augmented Generation)：这是一种结合了检索和生成技术的创新方法，可以帮助你开发出更智能的应用。
向量检索与向量数据库：掌握向量检索技术，了解向量数据库的应用，这对于处理大规模数据和实现快速检索至关重要。
LangChain、Agents、AutoGPT：这些是大模型在自动化、智能体等领域的最新应用，学习它们可以帮助你拓宽应用领域。
四、模型微调与私有化部署
私有化部署的必要性：理解私有化部署的优势和适用场景，这对于保护数据安全和满足特定需求至关重要。
HuggingFace开源社区的使用：这是一个强大的资源库，你可以在这里找到大量的预训练模型和微调工具。
模型微调的意义和常见技术：掌握模型微调的方法和技巧，这将帮助你根据自己的需求调整模型，实现个性化应用。
可按以下阶段学习：
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。
最后
我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，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大模型的学习中的很多困惑。
我整理出这套 AI 大模型突围资料包：
- ✅AI大模型学习路线图
- ✅Agent行业报告
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为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型？
人工智能技术的爆发式增长，正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议，到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦，再到招聘会上排起的长队，AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。
智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200%，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。
AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。
资料包有什么？
①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥
包含提示词工程、RAG、Agent等技术点
② AI大模型学习路线图（还有视频解说）
全过程AI大模型学习路线
③学习电子书籍和技术文档
市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的
④各大厂大模型面试题目详解
⑤ 这些资料真的有用吗?
这份资料由我和鲁为民博士共同整理，鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利，同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。
所有的视频教程由智泊AI老师录制，且资料与智泊AI共享，相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。
资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。
智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念，通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势，构建起"前沿课程+智能实训+精准就业"的高效培养体系。
课堂上不光教理论，还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作，把课本知识变成真本事！
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应届毕业生：无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。
零基础转型：非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界。
业务赋能 突破瓶颈：传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型。
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