我19年入行人工智能 NLP 领域，那时还是传统机器学习/RNN/CNN 的天下。虽然17和18年 Transformer和 Bert 陆续发布，但国内在 NLP 领域的主要应用还是 TF-IDF/Word2Vec/LSTM 为主，实体识别用 CRF，可能现在很多同学都没听过。

那时 B 站连一个讲解 Transformer 的都没有，当时觉得多头注意力机制怎么这么复杂。我从那时起就开始在网上写了很多技术帖子，比如《精通Pytorch》系列、《撸串NLP》系列等等文章。

ChatGPT 的发布给 AI 领域带来了颠覆性变革，让这一领域成为全球科技圈的核心焦点。我有幸早早入行，见证并参与了大模型从零到亿从无到有的整个过程。

在工作与学习中，我不断记录对大模型的理解，原创了不少清晰易懂的图解进行分享，广受同学们好评。但是日常分享不成体系，不易查阅。这次我花费了很多时间和精力，把大模型的学习笔记按顺序整理成了 8 章，包含了清晰的学习路径与对应的知识点详解，覆盖了从理论基础到工程实践、从模型训练到落地优化的完整知识体系。

Chapter 1：大模型必备基础

这是入门的底层逻辑。自谷歌 2017 年提出 Transformer 架构后，自然语言处理（NLP）领域便正式开启了大模型时代。不过，如今我们常说的大模型，在多数语境下更特指大语言模型（Large Language Models，LLMs）。由于大语言模型是在 NLP 的基础上发展而来，所以学习大语言模型，首先需要掌握一定的 NLP 基础知识：

• 词向量（Embedding）：大模型理解语言的起点，将文本转化为可计算的向量表示，是后续所有模型运算的基础。
• Token与分词器：决定模型如何切割文本，如BPE、BBPE等等，直接影响输入格式和模型性能。
• 神经网络拟合能力：从理论上理解“为什么大模型能学习复杂任务”（万能近似定理的延伸），建立对模型能力的认知边界。
• Transformer Encoder/Decoder：大模型的核心架构（BERT用Encoder，GPT用Decoder，多模态模型常混合使用），掌握其注意力机制、层结构，才能理解后续的训练、微调逻辑。

Chapter 2：大模型训练与推理

聚焦大模型从0到1的诞生，以及如何高效输出结果：

• 预训练：让模型学习通用知识，是大模型能推理的前提。
• SFT（有监督微调）：对齐人类指令，让模型学会执行具体任务，让GPT学会问答。
• RL基础与Reward模型：支撑RLHF强化学习从人类反馈，是大模型对齐人类偏好的关键（。
• 推理策略与优化（DPO/GRPO）：解决如何让模型高效生成优质结果，从采样策略到偏好优化，直接影响落地体验。

Chapter 3：蒸馏与微调

在具体业务场景中，开源基础大模型往往缺乏针对垂直领域的专业能力。所以要结合特定业务场景的实际数据对模型进行微调，或利用优质模型的输出数据对小模型实施数据蒸馏，以此提升模型在垂直领域的适配性与效能，常用的方法如下：

• Prompt/Prefix/Adapter Tuning：低资源微调方法，只需更新部分参数，让大模型快速适配垂直场景（如医疗、法律）。
• LoRA/QLoRA：当前最主流的高效微调技术，通过低秩矩阵分解与量化技术减少计算量与显存，大幅降低训练成本。
• 数据蒸馏：把大模型的知识压缩到小模型里如让小模型拥有大模型的推理能力，实现轻量化部署。

Chapter 4：大模型的评估方法

没有评估，就无法判断模型好坏：

• BLEU/ROUGE：文本生成的经典指标（如翻译、摘要任务），衡量输出与参考文本的匹配度。
• Perplexity（困惑度）：评估模型对文本的预测能力（值越低，模型越“自信”），常用于预训练阶段。
• 大海捞针/Benchmark：前者检验模型在极端长尾任务的能力，后者通过多任务测试全面评估模型性能，梳理了目前主流的大模型测试评估数据集。

Chapter 5：大模型优化技术

前文介绍的大模型架构、RLHF训练方法都是大模型基础的方法。但除了OpenAI-GPT外，还有很多厂家都出了自己的模型，比如最先开源的LLaMA，中国爆火的Deepseek、Qwen等等，而这些厂家都在OpenAI-GPT的基础上做了自己创新点优化技术，比如LLaMA使用了RoPE编码、Deepseek创新了MLA、NSA等算法。同时，很多大佬基于降低显存和提高运算速度创新了很多基于Transformer架构的加速算法，比如KV Cache、Flash Attention、混合精度训练等等。

Chapter 6：模型家族梳理

前文介绍了大模型的优化方法，可以说是百家齐放。在实际中，可以持续投入研发的大模型其实并不多，而且有很多闭源模型比如Openai等，其实我们并不知道它具体的技术细节，而一直坚持开源可供学习的其实屈指可数，这章梳理了openAI-GPT、LLaMA、DeepSeek、Qwen等开源模型的迭代过程。

Chapter 7：分布式训练

随着大模型参数量的爆炸性增长，其所需内存也呈爆炸性增长，最现实的问题就是单块显卡装不下模型，所以我们需要进行分布式训练。 本章梳理了分布式训练的常用方法与框架：

Chapter8：高频面试集

这章汇总了大模型算法岗面试的重点考点与高频考点，还有常见手撕代码题的汇总：

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“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。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

02.大模型 AI 学习和面试资料

1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）

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
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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