前言

大家好，我是一名。今天想和大家分享一下我在自学大模型（Large Language Models）过程中的一些心得体会。如果你也正在考虑入门大模型技术，或者已经尝试过但感觉进展缓慢，那么这篇文章或许能给你一些启发。

一、为什么我会选择学习大模型？

大概是在2023年，我第一次接触到ChatGPT，当时就被它强大的语言理解和生成能力震撼到了。作为一个开发者，我意识到这不仅仅是“一个会聊天的机器人”，而是代表着未来人机交互、内容创作、智能决策的新范式。

于是，我开始系统性地学习大模型相关知识。从最初的Prompt Engineering，到后来的模型结构、训练原理、部署应用，一步步深入。在这个过程中，我也踩了不少坑，走了不少弯路，但也摸索出了一套我认为目前最适合自学者快速上手并持续进步的方法。

二、我的学习路线：理论+实践+社区

1、明确目标：先搞清楚你想学什么

很多人一开始就想“我要学会大模型”，但其实这个目标太模糊了。你需要明确：

• 是想掌握提示工程（Prompt Engineering），提升与AI交互的能力？

• 是想了解大模型的基本原理，比如Transformer架构？

• 还是希望参与模型微调、部署甚至训练？

我当时的目标是：成为一个能够使用大模型解决实际问题的开发者。所以我把重点放在以下几个方面：

• 理解基础概念（如Token、Embedding、Attention机制）

• 掌握Prompt技巧

• 学习如何用Hugging Face、LangChain等工具构建应用

• 尝试本地部署和推理优化

2. 系统化学习资源的选择

刚开始我也是网上乱搜，一会儿看B站视频，一会儿翻知乎文章，结果越学越混乱。后来我调整策略，制定了一个学习路径，并精选了几份核心资料：

✅ 必读课程/教程：

• DeepLearning.AI 的《大型语言模型》课程（LLM Specialization）
• Hugging Face官方文档 + Transformers库实战项目
• LangChain官方文档和社区案例

✅ 推荐书籍：

• 《深度学习推荐系统》虽然不是讲大模型的，但对理解向量化处理很有帮助。

• 《自然语言处理综论》作为理论补充也不错。

✅ 开源项目参考：

• GitHub 上搜索关键词 “llm project”、“prompt engineering example”

• 参考别人的代码结构和实现方式，比如本地部署Llama模型、搭建问答系统等

3. 动手实践：不做实验等于白学

这是我认为最重要的一点。很多同学看完教程就以为自己学会了，但一写代码就卡壳。我建议你每学一个知识点，都尽量去“跑起来”。

举个例子：

我第一次接触LangChain时，只看文档根本看不懂。后来我跟着官方示例，做了一个简单的“PDF问答助手”，就是上传一个PDF文件，然后让大模型回答其中的问题。虽然功能简单，但整个流程跑通后，我对LangChain的理解就深了很多。

再比如，我还尝试用Transformers库加载本地的Llama模型进行推理，虽然一开始各种报错，但通过查Stack Overflow、GitHub Issues、以及Hugging Face论坛，最终成功运行。

实践建议：

• 每周至少完成一个小项目或Demo

• 使用Colab、Kaggle、本地GPU环境多平台练习

• 把项目代码开源到GitHub，既能积累作品集，也能获得反馈

4. 加入社区：闭门造车不可取

一个人学习很容易陷入瓶颈。我发现加入活跃的技术社区，不仅能获取最新资讯，还能遇到志同道合的朋友一起交流成长。

我常去的几个地方包括：

• 知乎、掘金、CSDN

  ：关注AI领域博主，尤其是那些分享实战经验的文章

• GitHub

  ：参与开源项目，提Issue、PR，和作者互动

• Discord / Telegram群组

  ：比如HuggingFace、LangChain的官方社群

• Reddit的r/LocalLLaMA、r/MachineLearning

  ：讨论模型本地部署、训练优化等话题

• 微信/QQ技术群

  ：有些群质量很高，有大佬定期分享

有时候一个问题卡了几天，发到群里请教，几分钟就解决了，效率远超自己瞎琢磨。

5. 持续更新：AI发展太快，不学就会落后

大模型领域日新月异，几乎每个月都有新的论文、框架、工具推出。我每天都会花一点时间刷推特、Arxiv、Hugging Face博客，了解最新的研究成果和技术动态。

比如最近流行的LoRA微调、RAG检索增强、Agent架构、多模态模型等，都是值得跟进的方向。

我的学习节奏：

• 每天早上抽30分钟刷技术新闻

• 每周阅读1-2篇顶会论文摘要

• 每月尝试一个新技术栈（如FastChat、AutoGPT、LlamaIndex）

三、我的学习成果与收获

经过近一年的坚持学习，我不仅掌握了大模型的基础知识，还完成了多个实战项目，包括：

• 基于LangChain的本地知识库问答系统

• 部署Llama模型并实现API接口服务

• 结合RAG技术构建企业级FAQ机器人

• 利用LoRA对模型进行轻量级微调

这些项目不仅提升了我的技术能力，也为我后续的职业转型打下了基础。现在我已经顺利进入一家AI初创公司，负责大模型相关的研发工作

四、给初学者的几点建议

如果你正准备入门大模型，或者已经在路上却感觉迷茫，我想送你几句话：

1. 别怕起点低，关键是要动起来

   哪怕从写第一个Prompt开始，也是一种进步。

2. 重视实践，拒绝纸上谈兵

   代码不会骗人，跑起来才知道哪里有问题。

3. 善用社区资源，别孤军奋战

   别人走过的路，是你少走弯路的指南针。

4. 保持好奇心，持续更新认知

   AI发展太快，不进则退。

5. 记录学习过程，输出是最好的输入

   你可以写博客、录视频、做笔记，帮助巩固知识。

五、结语：热爱可抵岁月漫长

学习大模型的过程并不轻松，但我始终相信一句话：“热爱可抵岁月漫长”。只要你真正感兴趣，并愿意付出时间和精力，就一定能在AI这条路上走得更远。

如果你也想入门大模型，不妨从今天开始制定一个计划，找一份资料，写一段代码，迈出第一步。你会发现，这条路比你想象中更加精彩。

六、AI大模型学习资源

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.如何学习大模型 AI ？

🔥AI取代的不是人类，而是不会用AI的人！麦肯锡最新报告显示：掌握AI工具的从业者生产效率提升47%，薪资溢价达34%！🚀

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。

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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