大模型（Large Models）是指参数数量较大、具有较强表达能力和复杂性的机器学习或深度学习模型。这些模型通常具有数百万到数十亿个参数，例如BERT、GPT、ResNet等。
对于普通程序员来说，学习大模型需要从以下几个方面入手：
了解基本的机器学习和深度学习概念：学习大模型之前，需要对机器学习和深度学习的基本概念有一定的了解，包括神经网络、激活函数、优化算法等。
学习Python编程语言：大多数大模型的实现都是使用Python编程语言。因此，掌握Python的基本语法和相关库（如NumPy、Pandas、TensorFlow、PyTorch等）对学习大模型是非常重要的。
掌握基本的深度学习框架：大模型的训练和部署通常使用深度学习框架，如TensorFlow和PyTorch。了解这些框架的基本用法、模型定义和训练过程是学习大模型的基础。
学习大模型的基本原理和架构：了解大模型的基本原理和常用架构，如Transformer、卷积神经网络等。深入了解这些模型的结构、注意力机制和特点，可以帮助理解和应用大模型。
实践和项目经验：通过实际的项目和练习，深入理解大模型的实现和应用。从简单的模型开始，逐步迁移到大模型，并解决实际问题，可以提升对大模型的理解和能力。
持续学习和跟进最新进展：机器学习和深度学习领域发展迅速，新的大模型和技术不断涌现。保持持续学习和跟进最新进展，关注论文、博客、开源项目等资源，能够不断拓展自己的知识和技能。
学习大模型需要一定的时间和实践经验，因此建议通过系统学习、实际项目和与他人的交流来提高自己的能力。不断积累经验和实践，与其他从业者一起学习和分享，可以更好地掌握和应用大模型。