文章强调学习大模型应专注一套工具理论，避免贪多嚼不烂。建议初学者以PyTorch和Transformer为切入点，前者解决"怎么计算"，后者解释"为什么这么计算"。掌握一种后触类旁通，先搭建自己的神经网络理解核心原理，再逐步拓展其他框架和模型。
“学习一门技术，先找一套工具和理论研究下去；千万不要反复横跳，什么都想学”
大模型作为未来重要的发展方向，很多人想学习大模型技术，但又苦于无从下手；而本公众号前前后后也写过一些怎么学习大模型技术的方法论；但大部分都是从应用的角度作为切入点。
但是，有一个问题就是，如果你是一个技术从业者，想学习和设计一款属于自己的大模型，应该怎么做？
设计一个自己的大模型
大模型作为一门快速发展的新型技术，其理论与实现也是日新月异；因此，对我们大部分人来说很难紧跟大模型的发展趋势，因此我们需要做的是先从一个技术点作为切入。
而最好的方向就是选择一个合适的工具，框架或者理论；比如说PyTorch和Transformer架构。
PyTorch是一种可以实现神经网络的开发框架，而Transformer是实现一种NLP自然语言处理的神经网络模型的理论；虽然业内还有其它多种理论和框架，但对我们这些初学者来说，我们需要的是先学习和研究其中的一种理论框架。而不是贪多嚼不烂，这个也想学，那个也想会。
所以，从个人的角度来说，后续学习大模型技术主要就以PyTorch开发框架和Transformer理论架构为主。毕竟虽然框架和理论不尽相同，但其核心思想还是相似的，因此在理解一种理论和框架的基础之上，就可以做到一法通到万法通。
PyTorch作为一个神经网络开发框架，其实现了目前常见的大部分神经网络模型算法，如嵌入，损失计算，反向传播，优化函数，矩阵运算等等。其不但包含了自然语言处理，同时还包含了图像处理，视频处理等功能。
而Transformer理论，也可以被可以被称为算法；则详细解释了为什么文本数据经过一系列的编码器和解码器处理，就可以得到提取数据的基本特征，并且可以生成新的我们需要的数据——也就是特征重建的过程。
在编码器和解码器中，通过实现(自)注意力机制，前馈神经网络等一系列的网络层；本质上就是一系列的矩阵运算，来实现上面的特征提取功能；而这些都可以使用PyTorch科学计算框架来实现。
所以总之就是，PyTorch解决的是怎么计算的问题，而Transformer解决的是为什么这么计算的问题。
当然，除了PyTorch开发框架和Transformer架构之外；同时还有谷歌公司开发的Tensorflow框架，以及CNN——卷积神经网络和RNN——循环神经网络，以及LSTM——长短期记忆网络等变种神经网络架构模型。
因此，每个对神经网络技术感兴趣的爱好者，都可以选择其中的一种或多种框架和网络模型来学习神经网络的实现原理以及搭建一个自己的神经网络模型。
不过还是那个建议，对新学者来说，还是先不要好高骛远；先选择一个简单易学的框架来学习神经网络的实现，而不是什么都想学，什么都想会。等你能自己搭建一个神经网络的时候，你自然就知道神经网络到底解决了哪些问题，以及是怎么解决这些问题的；以及不同神经网络之间的区别和优缺点是什么。
随着大模型的持续火爆，各行各业纷纷开始探索和搭建属于自己的私有化大模型，这无疑将催生大量对大模型人才的需求，也带来了前所未有的就业机遇。**正如雷军所说：“站在风口，猪都能飞起来。”**如今，大模型正成为科技领域的核心风口，是一个极具潜力的发展机会。能否抓住这个风口，将决定你是否能在未来竞争中占据先机。
那么，我们该如何学习大模型呢？
人工智能技术的迅猛发展，大模型已经成为推动行业变革的核心力量。然而，面对复杂的模型结构、庞大的参数量以及多样的应用场景，许多学习者常常感到无从下手。作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。
为此，我们整理了一份全面的大模型学习路线，帮助大家快速梳理知识，形成自己的体系。我已将重要的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。
一、大模型全套的学习路线
大型预训练模型（如GPT-3、BERT、XLNet等）已经成为当今科技领域的一大热点。这些模型凭借其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。为了跟上这一趋势，越来越多的人开始学习大模型，希望能在这一领域找到属于自己的机会。
L1级别：启航篇 | 极速破界AI新时代
- AI大模型的前世今生：了解AI大模型的发展历程。
- 如何让大模型2C能力分析：探讨大模型在消费者市场的应用。
- 行业案例综合分析：分析不同行业的实际应用案例。
- 大模型核心原理：深入理解大模型的核心技术和工作原理。
L2阶段：攻坚篇 | RAG开发实战工坊
- RAG架构标准全流程：掌握RAG架构的开发流程。
- RAG商业落地案例分析：研究RAG技术在商业领域的成功案例。
- RAG商业模式规划：制定RAG技术的商业化和市场策略。
- 多模式RAG实践：进行多种模式的RAG开发和测试。
L3阶段：跃迁篇 | Agent智能体架构设计
- Agent核心功能设计：设计和实现Agent的核心功能。
- 从单智能体到多智能体协作：探讨多个智能体之间的协同工作。
- 智能体交互任务拆解：分解和设计智能体的交互任务。
- 10+Agent实践：进行超过十个Agent的实际项目练习。
L4阶段：精进篇 | 模型微调与私有化部署
- 打造您的专属服务模型：定制和优化自己的服务模型。
- 模型本地微调与私有化：在本地环境中调整和私有化模型。
- 大规模工业级项目实践：参与大型工业项目的实践。
- 模型部署与评估：部署和评估模型的性能和效果。
专题集：特训篇
- 全新升级模块：学习最新的技术和模块更新。
- 前沿行业热点：关注和研究当前行业的热点问题。
- AIGC与MPC跨领域应用：探索AIGC和MPC在不同领域的应用。
掌握以上五个板块的内容，您将能够系统地掌握AI大模型的知识体系，市场上大多数岗位都是可以胜任的。然而，要想达到更高的水平，还需要在算法和实战方面进行深入研究和探索。
- AI大模型学习路线图
- 100套AI大模型商业化落地方案
- 100集大模型视频教程
- 200本大模型PDF书籍
- LLM面试题合集
- AI产品经理资源合集
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二、640套AI大模型报告合集
这套包含640份报告的合集，全面覆盖了AI大模型的理论探索、技术落地与行业实践等多个维度。无论您是从事科研工作的学者、专注于技术开发的工程师，还是对AI大模型充满兴趣的爱好者，这套报告都将为您带来丰富的知识储备与深刻的行业洞察，助力您更深入地理解和应用大模型技术。
三、大模型经典PDF籍
随着人工智能技术的迅猛发展，AI大模型已成为当前科技领域的核心热点。像GPT-3、BERT、XLNet等大型预训练模型，凭借其卓越的语言理解与生成能力，正在重新定义我们对人工智能的认知。为了帮助大家更高效地学习和掌握这些技术，以下这些PDF资料将是极具价值的学习资源。
四、AI大模型商业化落地方案
AI大模型商业化落地方案聚焦于如何将先进的大模型技术转化为实际的商业价值。通过结合行业场景与市场需求，该方案为企业提供了从技术落地到盈利模式的完整路径，助力实现智能化升级与创新突破。
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祝大家学习顺利，抓住机遇，共创美好未来！
