学习 AI 大模型开发是一个较为复杂但充满乐趣的过程，建议从基础理论、编程语言、深度学习框架等方面开始学起，以下是具体建议：
基础理论知识
数学基础：AI 大模型开发涉及大量的数学知识，主要包括线性代数，如向量、矩阵的运算等，它是理解神经网络中数据变换的基础；概率论与数理统计，像概率分布、贝叶斯定理等，用于处理模型中的不确定性和数据的统计规律；微积分，如导数、梯度等，是优化算法的基础，帮助模型通过梯度下降等方法找到最优解。
计算机基础：需要掌握数据结构与算法，这有助于理解如何高效地存储和处理数据，以及设计优化模型算法；操作系统知识也很重要，比如进程管理、内存管理等，能帮助你更好地理解程序的运行环境；计算机网络的相关内容，如网络拓扑、数据传输协议等，在模型的分布式训练和部署中会用到。
编程语言
Python：Python 是 AI 大模型开发的主流语言，它具有丰富的库和工具，如 NumPy 用于数值计算、pandas 用于数据处理、matplotlib 用于数据可视化等，其简洁的语法和强大的功能能够方便地实现各种复杂的算法。
C++：在一些对性能要求极高的场景，如模型的底层优化、硬件加速等方面，C++ 会被用到。它可以直接操作计算机硬件，实现高效的计算和数据处理，与 Python 结合使用能发挥各自的优势。
深度学习框架
PyTorch：它以其动态计算图的特性而受到广泛欢迎，在研究和开发中具有很高的灵活性，易于调试和快速迭代，很多新的研究成果都是基于 PyTorch 实现的，比如一些新的神经网络架构的探索和实验。
TensorFlow：具有强大的分布式训练能力和可视化工具，适用于大规模数据的深度学习任务，在工业界应用较为广泛，像图像识别、自然语言处理等领域的很多实际项目都会用到 TensorFlow。
数据处理与管理
数据收集：要学会从各种渠道收集数据，如网络爬虫从网页上获取文本、图片等数据，还可以从公开的数据集网站下载相关数据，如 MNIST、CIFAR-10 等图像数据集，IMDB 影评等文本数据集。
数据预处理：掌握数据清洗，去除数据中的噪声、重复数据等；数据标注，为图像、文本等数据添加标签，以便模型进行监督学习；数据增强技术，如对图像进行旋转、缩放、平移等操作，增加数据的多样性，提高模型的泛化能力。
实践项目
参与开源项目：在 GitHub 等平台上有许多优秀的 AI 大模型开源项目，参与这些项目的开发和学习，可以了解到先进的技术和代码规范，学习他人的设计思路和编程技巧，如可以参与一些基于 Transformer 架构的语言模型项目。
自己动手实践：尝试从一些简单的小项目开始，如构建一个简单的图像分类器、文本生成器等，逐步积累经验，然后再尝试挑战更复杂的项目，如开发一个对话机器人等。