AI 大模型学习路线：从入门到实战指南

3、四阶段学习规划

建议按照以下节奏循序渐进，共约 90 天，可根据个人基础调整进度。

第一阶段：初阶应用（约 10 天）

目标是建立对大模型的前沿认知，超越普通用户的聊天交互层面，能够利用代码将大模型与业务衔接。

• 核心认知：大模型能干什么？它是如何获得'智能'的？
• 应用架构：理解大模型应用的业务架构与技术架构。
• 提示工程：掌握 Prompt 的典型构成、指令调优方法论、思维链（Chain of Thought）和思维树（Tree of Thoughts）。
• 安全与防御：了解 Prompt 攻击原理及防范措施。
• 实战示例：尝试向 GPT-3.5 灌入新知识，理解上下文窗口机制。

第二阶段：高阶应用（约 30 天）

正式进入进阶实战，重点在于扩展 AI 能力，构建私有知识库，开发基于 Agent 的对话机器人。适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• RAG 基础：为什么需要检索增强生成（RAG）？向量表示（Embeddings）与向量数据库原理。
• 系统搭建：搭建简单的 ChatPDF，实现基于向量检索的 RAG 系统。
• 高级检索：混合检索与 RAG-Fusion 简介。
• 本地部署：向量模型的本地部署实践。

第三阶段：模型训练（约 30 天）

此阶段旨在掌握模型微调技术，具备独立训练开源多模态大模型的能力。

• 理论基础：求解器与损失函数简介，Transformer 结构解析。
• 训练概念：区分预训练、微调、轻量化微调的概念与差异。
• 动手实验：手写一个简单的神经网络并训练它；构建实验数据集。
• 实战项目：尝试微调自己的垂直领域大模型。

第四阶段：商业闭环（约 20 天）

关注性能、吞吐量、成本等指标，探索云端与本地多种环境下的部署方案，寻找创业或产品方向。

• 硬件选型：根据需求选择合适的算力硬件。
• 全球视野：了解全球主流大模型服务与国产大模型生态。
• 部署实战：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion，使用 vLLM 部署开源 LLM 项目。
• 合规与安全：内容安全策略，互联网信息服务算法备案要求。

4、项目实战与源码

理论结合实践是关键。通过完整的项目实战，可以巩固上述知识点。适用人群广泛，无论是纯小白还是有技术基础的开发者，都能从中找到提升点。