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文章推荐Datawhale开源的happy-llm大模型学习项目，专为初学者设计。该项目包含六章内容：NLP基础知识、Transformer详解、预训练语言模型介绍、大模型能力特点、大模型搭建实践、微调技术与RAG应用。项目从理论到实践，系统讲解大模型相关知识，适合零基础学习者和缺乏项目经验的开发者，帮助快速掌握大模型技术并提升就业竞争力。

现在各个大厂都在搞大模型，相关的岗位，以前可能是数据挖掘，现在改成AI数据工程师，大模型测评工程师之类，很多岗位都打上了AI的标签，比如下面某大厂26届的秋招岗位

现在入局大模型再合适不过

下面给一些想要学习大模型，以及想找实习没有项目的同学，推荐一个大模型项目：Datawhale开源的happy-llm

先上链接：

https://github.com/datawhalechina/happy-llm

文末附开源的PDF学习文档

项目的主要内容如下：

第一章：主要内容包括NLP的历史，NLP的任务，比如中文分词，子词切分，词性标注，文本分类等，词向量，语言模型，word2vec, ELMo等。非常适合没有学过NLP的同学把NLP的基础过一遍

第二章：主要是围绕Transformer展开的，包括注意力机制，前馈神经网络，层归一化，残差连接，位置编码等，如果你对Transformer理解不够透彻，可以看一遍，看完这个完全可以应付面试中关于Transformer的问题

第三章：介绍几种预训练语言模型，包括Encoder-only的Bert, RoBERTa, ALBERT, Encoder-Decoder框架的T5和Deconder-only 的GPT,LLaMA, GLM。通过了解这些模型，基本上对于大模型的几种框架都能深入学习

第四章：介绍大语言模型的能力和特点，比如涌现能力，上下文学习，以及介绍预训练，sft, RLHF的流程。对于新手了解如何训练大模型，以及大模型的后训练技术是非常有用的

第五章：动手搭建大模型，主要更多是体验这个过程，看看一个大模型都包含哪些部分

第六章：详细介绍大模型微调技术，挺重要的，微调现在主要难题不在于微调方法的困难，而在于数据的质量

第六章：详细介绍Rag技术，用于解决大模型幻觉问题，通过检索提升问题回答的准确性，同时保障数据隐私的安全性

如何学习AI大模型？

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这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览，小伙伴们记得点个收藏！

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。

100套AI大模型商业化落地方案

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👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 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、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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