大语言模型学习路线：从入门到实战
在人工智能领域，大语言模型（Large Language Models, LLMs）正迅速成为核心热点。本学习路线旨在为具备基本 Python 编程和深度学习基础的学习者提供一个清晰、系统的大模型学习指南，帮助你在这一领域快速成长。
适应人群
- 已掌握 Python 基础语法及常用库
- 具备基本的深度学习知识（如神经网络、反向传播）
学习原则
- 模块顺序：本路线包含四个核心模块。若基础薄弱，建议优先学习模块四（NLP 基础），再依次推进。
- 实践比例：遵循 1:2.5 规则，即每观看或阅读一部分理论知识后，应至少投入 2.5 倍的时间进行代码实践与实验。
- 内容占比：百分号表示该部分内容在整个学习路径中的权重，例如'Transformers 库（7%）'表示该部分占整体进度的 7%。
模块一：Hugging Face 平台入门
Hugging Face 是目前最流行的开源 AI 社区之一，提供了丰富的预训练模型和工具链。
Transformers 库（7%）
理解如何使用 Transformers 进行模型的加载、推理和微调。这是进入 LLM 开发的核心入口，需掌握 AutoModel、pipeline 等关键类的使用。
Datasets 库（4%）
学习如何处理大规模文本数据。包括数据的流式读取、清洗、格式化以及构建自定义数据集对象，为模型训练提供高质量输入。
Tokenizers 库（4%）
学习如何进行有效的文本分词。理解 BPE（Byte Pair Encoding）、WordPiece 等算法原理，掌握如何将原始文本转换为模型可理解的 token ID 序列。
PEFT 库（5%）
掌握模型参数高效微调技术。重点学习 LoRA（Low-Rank Adaptation）等方法，了解如何在有限算力下对大模型进行适配，减少显存占用并加速训练。
DeepSpeed 库（4%）
了解模型加速训练的底层技术。包括 ZeRO 优化器、梯度累积、混合精度训练等，用于解决大模型分布式训练中的显存瓶颈问题。
模块二：大模型基础
深入理解大模型的核心架构与应用模式。
预训练模型微调（10%）
学习如何根据自己的特定数据集微调模型。区分全量微调与参数高效微调，掌握 SFT（Supervised Fine-Tuning）流程，使通用模型适应垂直领域任务。
Llama2 模型学习（6%）
重点关注 Meta 发布的 Llama2 系列。分析其分词器特性、输入输出具体格式（System/User/Assistant）、模型结构差异（Decoder-only）及应用限制。
ChatGLM 模型学习（3%）
研究智谱 AI 的 ChatGLM 系列。了解其在中文场景下的优化表现，以及多轮对话的历史上下文管理机制。
GPT-2 模型学习（4%）
作为早期代表性模型，学习 GPT-2 的生成机制。通过对比现代大模型，理解 Transformer Decoder 架构的演进历程。
OpenAI API 的调用（2%）
学习如何使用常见的大语言模型接口。掌握 RESTful API 的请求构造、Token 计费计算、速率限制处理及错误重试机制。
Prompt 工程（1%）
学习模型的使用技巧。包括零样本（Zero-shot）、少样本（Few-shot）提示设计，以及思维链（Chain-of-Thought）等高级提示策略，以激发模型潜能。
RLHF 技术（1%）
学习高级模型训练技术。理解人类反馈强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback）的基本流程，包括奖励模型训练与 PPO 优化过程。
