今年秋招，大模型相关的岗位开出的薪资都是比较高的，而且现在大模型尚未成熟落地，有很多机会

如果你想要从事算法相关的工作，大模型算法及应用无疑是一个比较好的选择

很多同学学习大模型的过程中，可能会比较迷茫，这是因为缺乏清晰的学习路线

这一期主要是给大家分享一个系统的大模型入门手册，内容不多但都是精华

大模型入门手册的具体内容如下：主要分为六个部分

下面具体来介绍一下每个部分的内容：

第一章：深度学习基础知识 (难度**)

Transformer是现在大模型的底层框架，现在各种大模型主要还是基于Transformer架构做一些改动，除了Transformer，还需要学习一些神经网络的基础内容，比如BN和LN，优化器的对比等,这一部分比之前学习的深度学习入门内容还是难一点的

第二章：自然语言处理基础知识 （难度***）

NLP的基础知识对于学习LLM也是必要的，比如了解分词器，还有现在经典的NLP模型，比如Bert模型，Bert模型的提出，让大家看到大模型可以采用预训练和微调这样一个训练范式，最后是自然语言处理任务的评估指标困惑度

第三章：大语言模型基础知识 （难度****）

这部分的内容包括大模型训练框架，比如Megatron-LM, DeepSpeed, 高效参数微调的方法，当前主流的开源大模型，RLHF流程的介绍，COT和TOT的介绍，监督微调的训练，最后是混合专家模型MOE

第四章：大语言模型推理 （难度***）

上一章训练好模型之后，大模型输出结果就是推理的过程。介绍huggingface推理参数，推理过程中KVCache，还有LLM推理需要的成本代价，推理的速度和代价是影响实际应用的两个主要因素

第五章：大语言模型应用（难度***）

不同大模型的数据格式，API接口等都不一样，可以通过Langchain来统一管理这些，支持大模型的统一化调用，支持便捷的prompt模版设置，还有智能体的高阶应用，建议结合相关视频教程来学习langchain

第六章：大语言模型前沿（难度***）

这一部分主要是介绍LLM相关的博客，大模型现在发展太快了，可以通过博客等方式主动学习，以及关注前沿的顶会论文，这部分内容比较少，可以后期自己补充总结

上面的内容还是比较难的，第一次学习的同学可以多看几次，一定会有不同的认识和理解，对于困难的东西，多看几次多听几次多做几次，基本上都能有一个提升

那么，如何系统的去学习大模型LLM？

作为一名深耕行业的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。

所以我综合了大模型的所有知识点，给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战项目相结合的教学方式，历时3个月，终于完成了这样的课程，让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。

由于篇幅有限，⚡️ 朋友们如果有需要全套 《2025全新制作的大模型全套资料》，扫码获取~

👉大模型学习指南+路线汇总👈

我们这套大模型资料呢，会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。

👉①.基础篇👈

基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程，带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念，用最易懂的方式带你入门大模型。

👉②.进阶篇👈

接下来是进阶篇，你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署，学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合，学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。

👉③.实战篇👈

实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目（已脱敏），比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等，从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。

👉④.福利篇👈

最后呢，会给大家一个小福利，课程视频中的所有素材，有搭建AI开发环境资料包，还有学习计划表，几十上百G素材、电子书和课件等等，只要你能想到的素材，我这里几乎都有。我已经全部上传到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】

相信我，这套大模型系统教程将会是全网最齐全 最易懂的小白专用课！！