以下是一个为期一年的AI大模型开发学习计划，结合编程学习、数学基础、算法理解和项目实践，分为4个阶段，具体到每月目标。总投入约1500小时（工作日每天4小时，周末每天8小时），注重可实施性和渐进式提升。
阶段一：基础建设（1-3个月）
目标：掌握Python编程、基础数学、机器学习基础
第1个月：Python编程核心
每日学习：
2小时：Python语法（变量/循环/函数/类）
1小时：Numpy/Pandas数据处理
1小时：LeetCode简单算法题（每天1-2题）
周末实战：
数据清洗项目（用Pandas处理CSV）
简单爬虫（Requests库）
资源：
书籍：《Python Crash Course》
课程：Coursera《Python for Everybody》
第2个月：数学与机器学习基础
每日学习：
1小时：线性代数（矩阵/向量运算）
1小时：概率统计（分布/贝叶斯）
2小时：Scikit-learn（线性回归/决策树）
周末实战：
Kaggle入门竞赛（泰坦尼克生存预测）
复现经典论文《决策树算法》（1986）
资源：
书籍：《Hands-On Machine Learning》
课程：吴恩达《机器学习》
第3个月：深度学习入门
每日学习：
1小时：PyTorch基础（张量/自动微分）
1小时：神经网络原理（反向传播/激活函数）
2小时：CNN实战（MNIST/CIFAR-10）
周末实战：
搭建图像分类器（ResNet18）
参加Kaggle图像分类比赛
资源：
文档：PyTorch官方教程
论文：《AlexNet》（2012）
阶段二：进阶突破（4-6个月）
目标：掌握NLP技术、Transformer架构、分布式训练
第4个月：自然语言处理基础
每日学习：
1小时：RNN/LSTM原理
2小时：HuggingFace入门（BERT/GPT-2）
1小时：文本预处理（Tokenizer/Embedding）
周末实战：
情感分析模型（LSTM）
用BERT完成文本分类
资源：
课程：CS224n（斯坦福NLP）
第5个月：Transformer与预训练
每日学习：
2小时：Transformer架构（Attention/QKV矩阵）
2小时：模型微调（LoRA/P-Tuning）
周末实战：
从头实现Transformer（<5M参数）
在特定领域（如医疗）微调BERT
资源：
论文：《Attention is All You Need》（2017）
工具：HuggingFace Transformers库
第6个月：分布式训练优化
每日学习：
2小时：并行训练策略（数据/模型并行）
1小时：混合精度训练
1小时：AWS/GCP云平台使用
周末实战：
在8GB显卡上训练小型GPT
使用Deepspeed优化显存
资源：
框架：Megatron-LM
论文：《Efficient Large-Scale Training》（2021）
阶段三：大模型实战（7-9个月）
目标：完整实现中等规模大模型（1-3B参数）
第7个月：模型架构设计
每日学习：
2小时：GPT-3架构分析
2小时：模型参数初始化策略
周末实战：
实现小规模GPT（300M参数）
测试不同位置编码效果
资源：
论文：《Language Models are Few-Shot Learners》（GPT-3）
第8个月：训练工程化
每日学习：
2小时：数据管道优化（TFRecord/多线程）
2小时：Checkpoint管理
周末实战：
构建万亿token数据集处理流水线
实现断点续训功能
工具：
Apache Beam数据处理
Wandb训练监控
第9个月：模型优化
每日学习：
2小时：模型量化（FP16/INT8）
2小时：知识蒸馏技术
周末实战：
将模型压缩到原大小30%
蒸馏学生模型效果对比
论文：
《DistilBERT》（2019）
《LLM.int8()》（2022）
阶段四：部署迭代（10-12个月）
目标：全流程产品化落地
第10个月：模型部署
每日学习：
2小时：ONNX/TensorRT转换
2小时：REST API开发
周末实战：
将模型部署到AWS Inferentia
构建Chatbot网页界面
工具：
FastAPI框架
Docker容器化
第11个月：持续学习机制
每日学习：
2小时：RLHF技术（人类反馈强化学习）
2小时：Prompt Engineering
周末实战：
构建奖励模型
实现基于用户反馈的在线学习
资源：
论文：《Training Language Models with Human Feedback》（2022）
第12个月：开源协作
每日工作：
2小时：参与HuggingFace社区
2小时：代码规范化（PEP8/Git）
里程碑：
在GitHub发布完整训练代码
向Megatron-LM提交PR
撰写技术博客（Medium/知乎）
关键执行原则
刻意练习：每个模块学完后立即用代码复现（如学完Attention机制后手写Attention类）
硬件策略：前期使用Colab Pro（16GB显存），后期租用AWS p4d实例（8xA100）
时间管理：
每天保留30分钟写学习日志
每周日晚上进行知识脑图整理
防放弃机制：
加入AI学习社群（如LAION Discord）
每月录制进度视频上传B站自我监督
建议从第3个月开始持续在GitHub提交代码，6个月后尝试在arxiv阅读最新论文，9个月后参与Kaggle LLM竞赛（如CommonLit竞赛）。