重磅首发！大语言模型LLM学习路线图来了！
ChatGPT的出现在全球掀起了AI大模型的浪潮，2023年可以被称为AI元年，AI大模型以一种野蛮的方式，闯入你我的生活之中。
从问答对话到辅助编程，从图画解析到自主创作，AI所展现出来的能力，超出了多数人的预料，让不少人惊呼：“未来是属于AI的”。AI大模型——成为互联网从业者必备技能。
大模型岗位需求
大模型时代，企业对人才的需求变了，AIGC相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。
△ 数据来源网络（如侵删）
掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：
• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；
• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；
• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；
• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。
主流大模型
大模型是指模型具有庞大的参数规模和复杂程度的机器学习模型。在深度学习领域，大模型通常是指具有数百万到数十亿参数的神经网络模型。
这些模型通常在各种领域，例如自然语言处理、图像识别和语音识别等方面，表现出高度准确和广泛的泛化能力 。大模型按照功能可分为NLP大模型、CV大模型、科学计算大模型和多模态大模型。
如今，大模型支持的模态数量更加多样，从支持文本、图片等单一模态下的单一任务，逐渐发展成支持多种模态下的多种任务：
• NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）大模型： LLM为NLP大模型的一种，主要用于处理自然语言文本数据，具备强大的语言理解和生成能力，帮助人类完成问答、创作、文本等工作，例如Open AI的GPT系列模型。
• CV（Computer Vision，计算机视觉）大模型： 主要用于处理图像和视频数据，具备强大的图像识别和视频分析能力，如人脸识别、物体检测等，具体可以在智能驾驶、安防等领域进行利用，例如腾讯的PCAM大模型。
• 科学计算大模型： 主要用于解决科学领域的计算问题，如生物信息学、材料科学、气候模拟等，需要处理大规模数值数据，例如华为的盘古气象模型。
• 多模态大模型： 可以同时处理多种类型的模态数据，如文本、图像、语音等，实现跨模态搜索、跨模态生成等任务，已有的渗透应用具体包括搜索引擎、办公工具、金融电商等，例如谷歌的Vision Transformer模型。
2024大模型学习路线图
大模型学习路线图，整体分为7个大的阶段：
第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
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一、大模型学习成长路线
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二、大模型书籍&学习文档
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三、大模型视频教程
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四、大模型实战项目
学以致用 ，当你的理论知识积累到一定程度，就需要通过项目实战，在实际操作中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。
五、大模型面试题汇总
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