什么是大模型大模型是指在人工智能领域特别实在自然语言处理和机器学习中拥有大量参数的深度学习模型。这些模型通过在大规模数据集上进行训练能够学到丰富的数据表示和模式从而在各种任务上表现出色如文本生成语言理解图像识别等。大模型是具有大量参数和复杂结构的模型这些模型通常具数十亿甚至数万亿个参数能够处理大规模的数据和复杂的任务。通常使用深度学习技术如深度神经网络可以从数据中学习并提取特征来执行各种任务。如何学习前置知识 Python基础 Linux基础1学习目的掌握Python基础熟悉常用的Python库和工具如NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等具备NLP相关的基础知识包括文本预处理、分词、词性标注、命名实体识别、词向量表示等。对大模型有一定了解包括transfermer模型的结构和原理、基于注意力机制的自然语言处理技术等。2参考内容廖雪峰Python教程3学习要求熟练掌握并能够编写基础的Python函数、语法等能够熟练使用Linux系统Step1NPL相关基础知识1学习目的了解文本预处理、分词、词性标注、命名实体识别、词向量表示等基础知识掌握自然语言处理NPL)相关技术如分词、词性标注、命名实体识别、句法分析等。掌握机器学习的数据预处理、特征提取、分类、回归等基础算法并了解在NPL领域的应用。了解大规模NPL任务中的常用技术和方法如深度学习中的transfermer模型、BERT、GPT等。2参考内容李沐 动手学深度学习3学习要求理解并掌握机器学习、深度学习、自然语言处理的基础概念最好能阅读并吸收课程中提到的经典论文能够独立实现在colab上训练模型小模型Step2GPT API调用及Prompt设计1学习目的了解GPT API的调用方式和基本操作熟悉Prompt设计技巧和要点能够结合自己的任务调用API实现对应的任务代码2学习要求了解大模型以及对应NPL知识的基础原理能够熟练调用GPT API编写Prompt完成各种任务Step3模型微调1学习目的了解常见的微调模型的基本流程和原理熟练数据集的构造、训练、评估等过程能够独立构建QA对在服务器上对模型进行微调2学习要求能够独立完成大模型的微调数据构建、训练以及部署工作Step4RAG(外挂数据库1学习目的RAG作为目前最火的一个LLM落地方向可以结合私有数据表格、word、txt、pdf、数据库皆可实现本地回答且训练成本较低可以快速实现效果2学习内容LangChainFastGPTLangChain-Chatchat快速部署框架DB-GPT3学习要求能够在本地实现基于大模型的外挂部署方案。假如你从2026年开始学大模型按这个步骤走准能稳步进阶。接下来告诉你一条最快的邪修路线3个月即可成为模型大师薪资直接起飞。阶段1:大模型基础阶段2:RAG应用开发工程阶段3:大模型Agent应用架构阶段4:大模型微调与私有化部署配套文档资源全套AI 大模型 学习资料朋友们如果需要可以微信扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】配套文档资源全套AI 大模型 学习资料朋友们如果需要可以微信扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】