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！可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。
本文提供了完整的AI大模型学习路线，从数学基础（线性代数、微积分、概率统计）和编程基础（Python、数据结构算法）入手，逐步深入机器学习和深度学习理论，最后探索大模型技术。文章还推荐了丰富的学习资源，包括经典书籍、实践项目，并提供了免费的学习资料包，适合零基础小白系统学习AI大模型技术。通过系统学习和实践，读者可掌握从基础理论到实际应用的完整技能链。
一、前置知识：
Python基础、Linux基础
学习目的：
- 熟练掌握Python语言，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Transformer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。
学习内容：
廖雪峰 python 教程
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
阶段1：NLP相关基础知识
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（NLP)相关技术，如分词、词性标注、命名实体识别、句法分析等。
- 掌握机器学习中的数据预处理、特征提取、分类、回归等基础算法，并了解其在NLP领域的应用。
- 了解大规模NLP任务中的常用技术和方法，如深度学习中的Transformer模型、BERT、GPT等。
学习内容：
李沐动手学深度学习大模型理论基础
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，最好能够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）
阶段2：API 调用及 Prompt设计
学习目的：
- 了解GPTAPI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。
学习内容：
- API调用教程
- 常用Prompt
学习要求：
了解大模型以及对应NLP知识的基础原理，能够熟练调用GPT API，编写Prompt 完成各种任务。
阶段3：模型微调(Fine-tuning)
学习目的：
了解常见的微调模型的基本流程和原理，熟悉数据集的构造、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。
学习内容：
- QA问答对微调数据构建
- LLM全流程框架
- 手把手微调教程
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。
阶段4：RAG（外挂数据库）
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）实现本地问答，且训练成本较低，可以快速实现效果。
学习内容：
- Langchain
- FastGPT
- RAG进阶优化
学习要求：
能够在本地实现基于大模型的外挂部署方案。
想入门 AI 大模型却找不到清晰方向？备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料？别再浪费时间啦！2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕，从学习路线到面试真题，从工具教程到行业报告，一站式覆盖你的所有需求，现在全部免费分享！
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一、学习必备：100+本大模型电子书+26 份行业报告 + 600+ 套技术PPT，帮你看透 AI 趋势
想了解大模型的行业动态、商业落地案例？大模型电子书？这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI：
1. 100+本大模型方向电子书
2. 26 份行业研究报告：覆盖多领域实践与趋势
报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容，涵盖：
- 职业趋势：《AI + 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》；
- 商业落地：《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》；
- 领域细分：《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》；
- 行业监测：《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。
3. 600+套技术大会 PPT：听行业大咖讲实战
PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会，包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践：
- 安全方向：《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级（腾讯代码安全实践）》；
- 产品与创新：《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式：构建 AI 产品》；
- 多模态与 Agent：《Step-Video 开源模型（视频生成进展）》《Agentic RAG 的现在与未来》；
- 工程落地：《从原型到生产：AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。
二、求职必看：大厂 AI 岗面试 “弹药库”，300 + 真题 + 107 道面经直接抱走
想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗？这份面试资料帮你提前 “押题”，拒绝临场慌！
1. 107 道大厂面经：覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位
面经整理自 2021-2025 年真实面试场景，包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题，每道题都附带思路解析：
2. 102 道 AI 大模型真题：直击大模型核心考点
针对大模型专属考题，从概念到实践全面覆盖，帮你理清底层逻辑：
3. 97 道 LLMs 真题：聚焦大型语言模型高频问题
专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案，比如让很多人头疼的 “复读机问题”：
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三、路线必明： AI 大模型学习路线图，1 张图理清核心内容
刚接触 AI 大模型，不知道该从哪学起？这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点，不用再盲目摸索！
路线图涵盖 5 大核心板块，从基础到进阶层层递进：一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。
L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代
L1阶段：了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析，学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。
L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊
L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。
L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计
L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。
L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署
L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。
L5阶段：专题集丨特训篇 【录播课】
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