自学AI大模型需要扎实的基础知识、系统的学习路线和持续的实践与探索。希望这条学习路线能为新手小白们提供一个清晰的方向，帮助大家更好地进入和发展在AI大模型领域。祝大家学习顺利，早日成为AI领域的专家！

编者按：随着人工智能技术的不断发展，大模型（语言、视觉，或多模态模型）已成为当今AI应用的核心组成部分。这些模型具有处理和理解自然语言等模态输入的能力，推动了诸如聊天机器人、智能助手、自动文本生成等各种应用的发展。理解LLMs背后的基本概念对于有效地利用和开发这些模型至关重要。

学习一门技术不但要知其然，也要知其所以然。想了解为什么要微调，首先要知道什么是微调？我们常说的大模型，指的是具有大量参数的神经网络模型。然后经过大量的训练数据训练出来的模型叫做大模型，也叫做预训练模型。微调指的是微调大模型，是在预训练模型(已经训练好的大模型)基础之上，使用少量数据对大模型的全部或部分参数进行调整，以达到在某个领域更好的效果。举例来说，刚设计好的一个神经网络，就类似于一个从来没上过

|| 数据误用 | 有数据 | 低 | 高 | 高 | 中 | 误用已有数据，回答部分不符或细节错误 || 语境误解 | 有数据 | 高 | 低 | 高 | 中 | 对问题的意图理解错误，回答偏离主题 || 信息缺失 | 无数据 | 中 | 高 | 低 | 中 | 未能正确获取或整合外部信息 || 推理错误 | 部分数据 | 高 | 高 | 中 | 低 | 逻辑推理中存在漏洞或错误假设 |

主要内容包括：\1. 历史背景\2. 分布式训练挑战\3. 分布式训练技术体系\4. 未来挑战\5. Q&A自 2019 年以来，大语言模型发展迅猛，不断有新的研究成果涌现，包括各类预训练模型及其应用，如 LLM Infra 等相关技术工作，这些成果令人振奋。然而，对于从事相关基础设施建设的人员来说，这样的发展趋势也带来了诸多挑战。人们将当前大语言模型领域的机遇与淘金热时期相类比，众所周知其中蕴藏

小贴士 ：使用huey时记得先安装Redis，因为huey默认使用Redis作为存储后端。安装命令：huey的主要特点：接下来看看langchain。它是一个强大的框架，专门用于构建基于大语言模型的应用。无论是简单的对话机器人，还是复杂的文档问答系统，用langchain都能轻松搞定。来看个例子：注意事项 ：使用langchain前需要设置OpenAI API密钥：完美结合：智能任务处理系统现在让

本文全面回顾了大型语言模型从2017年Transformer架构到2025年DeepSeek-R1的进化历程，涵盖BERT、GPT系列、多模态模型及推理模型等关键里程碑。文章展示了LLMs在规模、性能、成本效益上的飞跃，特别是DeepSeek-R1以低成本高性能推动AI普及化。这一演变标志着AI从模式识别向复杂推理系统的转变，为未来更强大、更包容的AI应用奠定基础。

同时课程详细介绍了。

图像 - 文本对是包含一张图像和一段描 述该图像内容的文本的数据，让模型学习组成图像的像素之间、文字与图像的关联。大模型是数据要素价值释放的最短路径，通过理解其训练所使用的数据类型，可以更好理解大模型发挥价值的 内在机制，破解对训练数据常见的迷思和误解。大模型所需要的数据根据训练的阶段有所不同。通过数据要素建设推动人工智能大模型发 展，可以有效解决我国人工智能，特别是大模型研发所面临的数据瓶颈，进

RAG通常指的是"Retrieval-Augmented Generation"，即“检索增强的生成”。这是一种结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）的机器学习模型，通常用于自然语言处理任务，如文本生成、问答系统等。我们通过一下几个步骤来完成一个基于京东云官网文档的RAG系统。