大模型技术学习指南：小白程序员必备收藏，轻松入门实践！

本文旨在帮助初学者和程序员更好地学习大模型技术。文章指出理论学习应与实践相结合避免只关注理论而忽视实践操作。作者建议通过实际操作来理解理论并提供了三个学习大模型的方向基础技术、运维人员和上层应用构建。对于大多数人来说后两种方向更适合因为它们需要的技术门槛相对较低且前景广阔。同时文章还强调了写作在技术学习中的重要性认为写作有助于记录学习过程、回顾和重新思考所学内容。“技术的价值在于应用理论与实践相结合才能事半功倍**”**写这个关于AI技术的公众号也有差不多五个月的时间了最近一段时间基本上都在保持日更状态而且写的大部分都是关于大模型技术理论和技术方面的东西。‍‍‍‍‍‍‍‍‍然后最近一段时间就发现了一个问题写的越理论的东西看的人越多越实际越细节的东西看的人越少不知道是因为系统推送的原因还是观看者的原因。‍‍‍‍‍因此根据这个现象就想提几个学习的建议让大家少走一点弯路。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍1、人工智能技术学习建议‍‍‍这个关于学习人工智能技术的建议也可以说是一个学习技术的方法论。首先大家要明白一点——(任何)技术都是一个更偏向于实践的东西具体来说就是学习技术实践要大于理论要以实践为主理论为辅而不是反其道而行之但是在实际的经历和观察中我发现很多人却是以理论为主实践为辅。‍‍知行合一在知中行在行中知‍‍‍‍‍‍‍‍‍就拿这个公众号来说越理论的东西看的人越多真的涉及到实操的部分看的人反而变少了。比如说很多人对什么是人工智能什么是神经网络什么是大模型什么是多模态大模型等等很感兴趣但对大模型实际过程中的训练数据的收集与清洗损失差和反向传播等核心操作却视若无睹。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍但是这些理论的东西每个理解过人工智能技术的人都能说上几句但真的让他来实际操作从大模型的选型模型的训练和部署来打造一个能用的大模型这时他就开始傻眼了。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍理论需不需要懂‍‍‍‍需要但并不是特别需要很多理论只是看别人的书和文章你是不会真正明白的只有实际动手操作时才能真正理解理论。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍就类似于java面试八股文随便一个面试者都可以说上几句但一旦涉及到具体的业务场景或技术场景这时很多人就傻眼了而这也是不同面试者之间的差距。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍理论并不等于技术技术也不等于理论技术更多时候是理论和实践的结合在实践中检验理论在理论中指导实践最后理论和实践互相验证互相修正。‍‍‍‍所以说学习大模型技术最重要的是上手实践一下不一定非要像openAI谷歌meta一样搞那么大的模型哪怕只是设计一个两三层的神经网络模型然后自己完成模型的设计训练和部署也比一直看理论更有用。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍或者是找一些开源的大模型项目看看它们解决了哪些问题是怎么做的又为什么这么做是否有其它解决方案而且一些小模型个人电脑就可以跑的起来或者找一些免费的GPU资源比如谷歌的Colab平台。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍这样你才能知道不同模型之间的差别是什么怎么使用模型解决不同领域的问题等。‍‍‍‍‍‍‍‍‍学习大模型的三个方向‍‍很多人学习人工智能技术就一心扑在技术上认为自己把技术学好了就一定能找到工作一定能成为公司技术部核心成员但大家要明白的一个事实是技术是为业务服务的技术的作用是解决业务问题而不是搞学术研究。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍学习大模型技术个人认为有三个方向‍大模型基础技术大牛‍‍‍‍‍说白了就是数学大牛大模型技术本质就是一个数学模型因此需要做这个方向的技术人员更多的是数学专业的大牛比如说微分概率线性代数等。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍他们的作用是设计更好的机器学习算法和打造更好的技术学习模型比如怎么设计一个更好的神经网络怎么设计更好的损失函数怎么优化反向传播算法等。‍‍‍‍‍‍‍‍这种工作更加偏向于底层技术和学术研究而且这种人才待遇好要求高基本上不是名牌大学毕业的很难参与进来。‍‍‍‍‍‍‍‍‍大模型“运维”人员‍‍‍‍之所以说是“运维”人员是这个方向需要做的就是根据企业的业务需求找到合适的商业或开源模型然后能够收集和处理训练数据然后完成模型的训练部署和升级等任务能够熟练使用不同的模型和工具处理不同领域的问题。因为他们特别像传统的服务器维护人员因此叫大模型“运维”。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍这个技术方向就需要懂得大模型的基础理论并且有很强的实操能力然后有充足的业务经验能够把大模型和业务场景相结合因此这个更看重的是经验和实操反而技术要求并不高重要的是能够熟练使用各种工具。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍大模型上层应用构建‍‍再一个方向就是基于大模型构建上层应用这个方向更像是一个传统的技术开发者不需要了解大模型的运作原理只需要能使用大模型的功能文档和接口文档即可如果能懂一些大模型的理论就更好不过了。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍个人建议对大部分人来说选择后两种方式比较好最好是能把后两种方向结合起来。因为研究大模型基础技术的成本太高绝大部分企业都没有足够的资金和技术来实现因此其就业的压力和竞争力可想而知。‍‍‍‍‍‍‍‍‍其次后两个方向只需要有一定的经验和学习能力就可以做到甚至很多程序员可以直接转行成为第三种大模型应用开发者。‍‍‍‍‍‍‍‍所以对大部分人来说最好的选择就是搞大模型应用门槛相对较低前景广阔。‍‍‍因此对个人来说一定要弄清楚自己的定位否则就会导致自己没有努力的方向然后这个也想学那个也想学最后什么都会又什么都不会。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍人工智能机器人小程序感兴趣的可以点击查看学习写作‍‍‍‍对技术人员来说写作应该是一项必不可少的技能之一。写作的作用并不是说要你的文笔有多好而是要把自己学习和思考的过程给记录下来哪怕是错的。‍一是方便后续回顾二是写作的过程是一个从新思考的过程有些不明白不清晰的地方在写作的过程中就会重新进行思考这时就会有一个更加清晰的认识。‍‍‍‍‍‍‍‍‍有句老话叫“厉害的不是你学会了什么而是你能够用简单的语言把你学的东西讲明白”。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍学习是一个输入端过程而写作是一个输出的过程。‍‍‍就那小编个人来说写公众号最重要的目的就是记录自己的学习过程你说小编写的文章内容都是对的那也不见得可能很多地方理解有误但这个并不重要。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍有些东西当时没理解或者理解错了后面可能有一天顿悟就明白过来了而这也是为什么有些文章写的是同一个话题但内容却不太一样的原因。‍‍‍最后对于正在迷茫择业、想转行提升或是刚入门的程序员、编程小白来说有一个问题几乎人人都在问未来10年什么领域的职业发展潜力最大答案只有一个人工智能尤其是大模型方向当下人工智能行业正处于爆发式增长期其中大模型相关岗位更是供不应求薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家给硕士毕业的优质AI人才含大模型相关方向开出的月基础工资高达5万—6万元即便是非“人才计划”的普通应聘者月基础工资也能稳定在4万元左右。再看阿里、腾讯两大互联网大厂非“人才计划”的AI相关岗位应聘者月基础工资也约有3万元远超其他行业同资历岗位的薪资水平对于程序员、小白来说无疑是绝佳的转型和提升赛道。对于想入局大模型、抢占未来10年行业红利的程序员和小白来说现在正是最好的学习时机行业缺口大、大厂需求旺、薪资天花板高只要找准学习方向稳步提升技能就能轻松摆脱“低薪困境”抓住AI时代的职业机遇。如果你还不知道从何开始我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程我也是一路自学走过来的很清楚小白前期学习的痛楚你要是没有方向还没有好的资源根本学不到东西下面是我整理的大模型学习资源希望能帮到你。扫码免费领取全部内容1、大模型学习路线2、从0到进阶大模型学习视频教程从入门到进阶这里都有跟着老师学习事半功倍。3、 入门必看大模型学习书籍文档.pdf书面上的技术书籍确实太多了这些是我精选出来的还有很多不在图里4、AI大模型最新行业报告2026最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。5、面试试题/经验【大厂 AI 岗位面经分享107 道】【AI 大模型面试真题102 道】【LLMs 面试真题97 道】6、大模型项目实战配套源码适用人群四阶段学习规划共90天可落地执行第一阶段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…扫码免费领取全部内容3、这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。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技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】