随着大模型技术的发展，AI时代的到来成为不可阻挡的趋势，就像二十年前的互联网一样；而怎么学习大模型就成了很多人的疑问，学习大模型是不是就需要懂技术，懂数学等等。

而有些人断断续续的一直在学习大模型，但好像一直在做无用功，没有一点成效；而这些都是什么原因导致的呢？

今天我们就从个人的建议来谈谈关于学习大模型技术的方法论，可能并不适用于所有人，或许可能方法也是错的；但不论怎么说，都属于个人的一些经验。

一、大模型学习方法论

学习大模型技术或者说学习任何东西，从作者的角度来看都需要经过几个步骤，也是方法；否则就会像无头苍蝇一样，总觉得自己很辛苦，但却收效甚少。

第一个也是老生常谈的一个方法——确定目标；在学习大模型技术之前，你首先要确定你想干啥，学习大模型的目标是什么。目标不仅仅只是给你设定一个方向，更重要的是不同的目标会有不同的学习方法。

比如说，你是想成为一个大模型的使用者，还是大模型产品的开发者，或者仅仅只是一个兴趣爱好。对使用者来说，你需要做的就是发挥你的想象力，尽力挖掘大模型的使用方法，然后把大模型与你的工作领域相结合。

其次，如果你是想成为一个大模型技术的开发者，那么你就需要去学习技术，包括但不仅限于与大模型相关的技术。

如果你不能确定你的学习目标，那么你就有可能在这两种情况之间反复横跳；今天想学习大模型的使用，比如制作一个视频；明天又想学习大模型的技术，想开发一个产品；最后好像啥都学了，但又啥都没学会。

二、从应用入手

任何技术或产品，最好的切入点就是先学会使用，也就是从应用入手；学习应用不仅仅只是让你理解技术的使用，更重要的是能够让你深入到技术的应用场景，也就是技术到底解决了什么问题。

技术产生的目的是为了解决问题，而学习最高效的一种方式就是从问题出发；学会了应用，就可以反向思考为什么这个技术能够解决这个问题，它的优点是什么，缺点又是什么；技术解决了什么问题，又带来了什么问题等等。

有了一种应用场景之后，一是可以让你加深对技术的理解；其次这时你就可以继续思考，同样的技术是否能够解决别的问题，为什么能够解决，为什么又解决不了。

三、知行合一

知道是一回事，做到又是另一回事；传说当年王阳明在提出知行合一之前；一直在学习和实践格物致知的理论。

在王阳明小时候，它想了解竹子就去格竹子；然后在竹子面前待了几天，最后还生病了；但依然没有什么结果。这时他就开始怀疑格物致知的理论，为什么他按照格物致知的方法去格竹子，却什么都没得到。

因此，经过以后多年的思考与实践，特别是在后来龙场悟道，一朝入圣；随之提出了知行合一的心学理论。

所谓的知行合一，就是在知中行，在行中知；把理论与实践相结合，才能真正学会一件事。

这也是为什么有些人明明看了一些关于大模型的书，但看完就忘，也不知道自己到底在学什么，也无法用大模型去解决任何实际问题。

知行合一就是要做到，看了理论之后要去实践；实践之后再去看理论，然后去发现实践和理论的差别；以及为什么是这样，而为什么不是那样等等。

四、不要贪多，从一个方向入手

大模型技术是一个涵盖范围很广的技术领域，它不仅仅只是一门编程技术，同时还涉及到数学，概率学，社会学习，脑科学，计算机科学等等多门交叉学科。

而从技术的角度来说，有AIGC技术，大模型设计与训练，AI Agent技术，RAG技术等等多个技术领域；而这些技术领域既有相关性，又相互独立存在。

而我们需要做的不是什么东西都会，而是从一个角度切入进去，然后去深入学习；去钻研，去理解大模型技术。而不是今天学习AIGC，明天学习RAG，后天又想自己训练一个模型。

这就像做web开发一样，有些人擅长接口，有些人擅长中间件，有些人擅长数据库，而有些人又擅长加解密等等；没有任何一个人说他所有的东西都懂，都会。

很多时候，你说你什么都会，从侧面来说就代表着你什么都不会；毕竟人的精力是有限的，不可能做到面面俱到。而大模型技术每个方向的技术栈虽然有交集，但每个技术的侧重点都不一样。

所以，你需要做的就是先学习其中的一项技术，把它研究透，吃透；这时，你才有可能做到一法通万法通。

否则结果就是，你会觉得你什么东西都会，但什么东西又都不会；你所谓会的东西又无法去解决任何实际问题。

五、十年磨一剑

最后，技术的发展都是以年为单位的，很多人心浮气躁总想几个月，甚至几天学会一门技术；但你自己想想，这怎么可能呢？多少技术大佬经过长年累月研究出来的东西，你几天就学会了。那他们还需要花那么多时间去研究吗？

现在到处都有一周学会什么什么，一天入门什么什么；除了部分真正的天赋型选手之外，你觉得几天能入门什么东西？

哪怕去要饭，去捡垃圾，你觉得你刚开始能比得过人家长年累月的人吗？

做任何事情都需要时间的沉淀，甚至很多当时你认为没有意义的事情，在未来的某一天都可能给你带来巨大的收获。

所以学任何东西都不能急，慢慢来，只要你坚持学习总会有收获的那一天。

这一点我相信只要有工作经验的人应该都深有体会，在学校时自己认为学的还不错的东西，等到了实际工作中发现自己完全不够看；还有就是很多自己之前怎么都无法理解的东西，经过一段时间的工作，有一天莫名其妙的就想明白了。

更重要的是，很多你认为简单的东西，等真正做起来原来没有那么简单。

最后，虽然很多时候我们无法看到技术的进步，但事实上大模型技术的发展日新月异；远远要比我们想象的要快得多。

六、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。

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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

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70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

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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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