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掘金网站建设,线上网络推广方案,城乡建设吧部网站,泰安房产网官网本文提出零基础入门大模型的从实践到理论再到实践学习路径#xff0c;建议初学者先掌握Prompt工程、AI编程和API调用等实践技能#xff0c;再学习RAG、Agent等应用开发技术#xff0c;最后深入模型微调与部署。文章提供L1-L4四阶段学习路线及配套资源#xff0…本文提出零基础入门大模型的从实践到理论再到实践学习路径建议初学者先掌握Prompt工程、AI编程和API调用等实践技能再学习RAG、Agent等应用开发技术最后深入模型微调与部署。文章提供L1-L4四阶段学习路线及配套资源帮助读者系统掌握大模型技术避免盲目学习导致的入门困难。零基础想要入门大模型langchain、transformer、bert这些是要学的但是你上来就从这里开始学习那你就大错特错了作为一名有一定编程经验的程序员我们真的没必要一上来就把时间精力全部投入到复杂的理论、纠结选择什么编程语言和各种晦涩的数学公式上这样不仅容易让你精神内耗最终演变成入门到放弃。所以我们们认识复杂新事物时最无痛的途径应当是感性认识现象-理解本质和原理-将所学知识用于解释新现象并指导实践。所以我给出的这条路径是先学会如何使用大模型然后了解其背后的原理最后探索如何将其应用于实际问题。Prompt工程**作为一个普通人把大模型用起来是我们对大模型提出的问题。举一个最简单的例子很多同学在第一次使用AI时都会问AI你是谁你是谁这个问题便是prompt。一个清晰有效的prompt包含角色、任务目标、上下文、输出要求、限定条件、理想示例等一系列内容只有把prompt设计好了大模型才有可能发挥出理想的效果。**AI编程**作为一个程序员把大模型用起来学会使用Copilot、通义灵码之类的AI编程工具来提升编码效率。现阶段AI辅助编程在代码补全以及注释生成方面表现还不错因此需要你来把架子搭好、把模块分好。这样无形中还能提高你的架构能力。**API调用**作为一个大模型套壳程序员玩一下掌握如何调用市面上常见的大模型API结合自己的想法实现具体的小任务这对初学者来说是一个实际操作的好机会。这时候你就获得了实践经验和对AI的直观认识。接下来就可以进入更深一层的大模型应用技术了。大模型应用开发作为一个大模型应用开发程序员把大模型用起来在工具方面需要学习如LangChain这样的开发库以及如LlamaIndex这样的数据索引和检索工具。方向方面RAG(Retrieval-Augmented Generation检索增强生成**)**RAG全称检索增强生成Retrieval-Augmented Generation就像一个超级智能助手加了个百科全书。想象一下你和一位朋友聊天他不仅会自己思考回答问题还能瞬间查阅海量资料来确保答案准确无误。逻辑流程数据提取-embedding向量化-索引创建-检索-排序-LLM生成。这部分内容技术细节很多也非常有趣很有搞头。AgentAI Agent它被设计为具有独立思考和行动能力的AI程序。你只需要提供一个目标比如写一个游戏、开发一个网页他就会根据环境的反应和独白的形式生成一个任务序列开始工作。就好像是人工智能可以自我提示反馈不断发展和适应以尽可能最好的方式来实现你给出的目标。典型的AI agent分为**Memory记忆、Tools外部工具 、Planning计划 和Action行动**四个模块。Agent相关的开源项目以及产品非常多可以边研究边学边做。至此应用方面的板块内容就介绍完了。注意**这个路径虽然更适合0基础入门但是并不代表轻松简单。**出来混总要还的因为我们前期跳过了很多基础知识所以意味着越往后学越需要回填大量前置内容比如掌握 Python 语言掌握向量数据库熟悉常用的库和工具如 NumPy、Pandas、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BERT、BART、T5等经典的模型数学基础知识说真的补理论知识、搭项目环境这个过程自己摸索和踩坑的话还是非常痛苦的。很有可能学着学着就放弃了。深水区模型训练和微调在这一阶段重点学习各种常见的预训练模型、模型结构及其主要的预训练任务。大型模型的全面微调Fine-tuning涉及调整所有层和参数以适配特定任务。此过程通常采用较小的学习率和特定任务的数据可以充分利用预训练模型的通用特征但可能需要更多计算资源。参数高效微调Parameter-Efficient Fine-TuningPEFT旨在通过最小化微调参数数量和计算复杂度提升预训练模型在新任务上的表现从而减轻大型预训练模型的训练负担。即使在计算资源受限的情况下PEFT技术也能够利用预训练模型的知识快速适应新任务实现有效的迁移学习。因此PEFT不仅能提升模型效果还能显著缩短训练时间和计算成本使更多研究者能够参与到深度学习的研究中。PEFT包括LoRA、QLoRA、适配器调整(Adapter Tuning)、前缀调整(Prefix Tuning)、提示调整(Prompt Tuning)、P-Tuning及P-Tuning v2等多种方法。以下图表示了7种主流微调方法在Transformer网络架构中的作用位置及其简要说明接下来将详细介绍每一种方法。产品和交付大模型时代的产品无论从用户需求、产品逻辑还是产品形态、商业模式等方面大家都还处于摸索状态因此在学习大模型领域知识时一定要一直看到产品和商业化这一层。看清楚了哪个赛道拥挤、哪个领域是风口就能够更好地把握职业机会更有效地将大模型技术转化为求职市场的竞争力。我们把这个路径捋一下就得到了这张AI大模型全栈知识地图从下往上看就是我所说的**“从实践到理论再到实践”**的学习路径了。这样看起来是不是更加轻松愉悦了大模型目前在人工智能领域可以说正处于一种“炙手可热”的状态吸引了很多人的关注和兴趣也有很多新人小白想要学习入门大模型却苦于没有大模型入门学习资料​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✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】​​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‌​​​​如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌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‌。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】**​