文章介绍大模型学习"少即是多"理念，建议新手专注掌握一类模型而非泛学多种。提供两条路径：应用型开发者需精通1-2个主流闭源模型和1个开源系列；研究型学习者需理解基座模型。推荐从OpenAI的GPT API开始，再用Ollama跑Llama 3，关注LangChain等框架。核心是培养提示词工程、评估和快速上手等通用技能，建立正确认知和方法论。

前排提醒！文末有大模型CSDN独家资料包，看到最后别错过哦～

新手入门，不在于“掌握多种”大模型，而在于“掌握一类”大模型的用法，并理解其背后的原理。

你不需要像背单词一样去学习几十种模型，关键在于建立正确的认知和方法论。下图清晰地展示了你的学习路径与目标：

接下来，我们为你详细拆解这张学习地图。

核心原则：模型是工具，思维是关键

你的目标不是成为“模型博物馆的馆长”，而是成为“会选用最合适工具的木匠”。你需要培养的是：

1. 通用技能： 提示词工程、思维链、Function Calling等技能，在所有模型上是相通的。
2. 评估能力： 学会判断一个模型在特定任务上的能力强弱。
3. 快速上手能力： 知道如何快速查阅文档，测试一个陌生模型的基本能力。

你的学习路径：由目标决定

你需要接触的模型类型和数量，完全取决于你的目标。

路径一：如果你想成为“应用型开发者”（快速构建AI应用）

你的重点是使用模型，而不是创造模型。建议你深入接触2个梯队的模型即可：

第一梯队：主流闭源/商用模型（选1-2个）

• 代表： OpenAI的GPT-4o/GPT-3.5-Turbo、Anthropic的Claude 3（如Sonnet）、Google的Gemini 1.5 Pro。
• 为什么： 它们是当前能力的顶峰，非常智能和可靠。通过它们的API，你可以构建出最强大的应用。
• **怎么做：**精通其中一个的API调用和提示词编写。比如，深入研究OpenAI的ChatCompletions API的各种参数，知道如何用System Prompt精确控制模型行为。这个技能可以轻松迁移到其他闭源模型上。

第二梯队：顶尖开源模型（选1个系列）

• **代表：**Llama 3 系列（Meta发布）、Qwen 2 系列（阿里发布）。
• 为什么：

1. 免费可商用： 可以免费下载，在自有服务器上部署。
2. 数据隐私： 数据完全掌握在自己手中。
3. 可定制： 可以进行微调，适应特定业务。

• 怎么做：****选择一个系列（如Llama 3），学习如何在本地用Ollama或vLLM等工具运行它，体验其能力边界。了解不同参数规模（如8B、70B）的区别。

对于应用开发者，掌握“1个闭源模型” + “1个开源模型系列”已经完全足够让你起步并构建出优秀应用。

路径二：如果你想成为“研究型学习者”（深入技术本质）

你的目标是理解模型如何工作，未来可能参与微调甚至训练。那么你需要接触的是：

“基座模型”的概念

• 代表： Llama 3、Qwen 2、ChatGLM-4、Baichuan。
• 为什么： 你需要理解什么是“预训练”得到的“基座模型”，以及如何通过“指令微调”和“人类反馈强化学习”将其变成能对话的“聊天模型”。
• 怎么做： 不需要掌握每一个，但应该选择一个开源系列（如Llama 3）作为你的学习样板。深入理解它的技术报告、Tokenizer、模型结构（如Transformer的变体）。尝试用Hugging Face Transformers库加载它的基座模型和聊天模型，比较两者的区别。

少即是多，深度优于广度

给新手的最终建议：

1. 不要贪多！ 不要试图同时学习GPT-4、Claude、Gemini、Llama、Qwen……这会让你精力分散，无法深入。
2. 聚焦一个，触类旁通：

• 首选推荐： 从 OpenAI的GPT API 开始，因为它生态最完善、文档最友好。彻底掌握它。
• 然后： 用 Ollama 在本地跑通 Llama 3 8B 模型，体验开源模型。

3. 关注抽象层框架： 学习 LangChain/LlamaIndex 这样的框架，它们的设计理念就是让你用一套代码轻松切换不同的模型。当你用LangChain写应用时，从一个模型切换到另一个模型，可能只需要修改一行配置。

记住，你的目标是学会“开车”，而不是学会修理世界上所有品牌的发动机。先开好一辆车，你就能很快上手其他车。

零基础如何学习大模型

读者福利大放送：如果你对大模型感兴趣，想更加深入的学习大模型**，那么这份精心整理的大模型学习资料，绝对能帮你少走弯路、快速入门**

如果你是零基础小白，别担心——大模型入门真的没那么难，你完全可以学得会！

👉 不用你懂任何算法和数学知识，公式推导、复杂原理这些都不用操心；
👉 也不挑电脑配置，普通家用电脑完全能 hold 住，不用额外花钱升级设备；
👉 更不用你提前学 Python 之类的编程语言，零基础照样能上手。

你要做的特别简单：跟着我的讲解走，照着教程里的步骤一步步操作就行。

包括：大模型学习线路汇总、学习阶段，大模型实战案例，大模型学习视频，人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。带你从零基础系统性的学好大模型！

现在这份资料免费分享给大家，有需要的小伙伴，直接VX扫描下方二维码就能领取啦😝↓↓↓

为什么要学习大模型？

数据显示，2023 年我国大模型相关人才缺口已突破百万，这一数字直接暴露了人才培养体系的严重滞后与供给不足。而随着人工智能技术的飞速迭代，产业对专业人才的需求将呈爆发式增长，据预测，到 2025 年这一缺口将急剧扩大至 400 万！!

大模型学习路线汇总

整体的学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战，跟着学习路线一步步打卡，小白也能轻松学会！

大模型实战项目&配套源码

光学理论可不够，这套学习资料还包含了丰富的实战案例，让你在实战中检验成果巩固所学知识

大模型学习必看书籍PDF

我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档(电子版)，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。

大模型超全面试题汇总

在面试过程中可能遇到的问题，我都给大家汇总好了，能让你们在面试中游刃有余

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。

👉获取方式：

😝有需要的小伙伴，可以保存图片到VX扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】

相信我，这套大模型系统教程将会是全网最齐全 最适合零基础的！！