我当初选择学习大模型，其实自己也是盲目的，毕竟是转行过来，之前对AI大模型领域根本不了解。这还得多亏我的那位亲戚指点，才少走了很多弯路。关于大模型的学习，我以真实踩坑经验总结出以下系统性建议：

一、大模型学习的核心优势

1. 技术红利期优势：当前处于AGI技术爆发前夜，掌握大模型技能=抢占未来5年AI工程师黄金窗口期
2. 跨行业穿透力：不同于传统AI的垂直领域限制，大模型可应用于金融/医疗/教育/制造等所有行业
3. 开发范式革新：Prompt Engineering+Fine-tuning+RAG技术栈使AI开发效率提升10倍
4. 复合型人才溢价：具备大模型能力的技术岗平均薪资比传统岗位高30-50%（2024年猎聘数据）

二、关键应用场景与价值锚点

（按优先级排序）

1. 智能生成系统：代码生成/文档创作/营销文案/设计素材（已产生规模化商业价值）
2. 知识增强引擎：行业知识库构建/法律合同分析/科研文献处理（金融法律领域刚需）
3. 决策支持系统：供应链优化/风险预测/投资策略生成（头部企业已部署）
4. 自动化工作流：客服机器人/会议纪要生成/数据清洗（企业降本增效关键）

三、行业前景与岗位分布

1. 互联网大厂：模型研发岗（年薪80-150W）、AI产品经理（60-100W）、算法优化工程师
2. 金融领域：量化策略研究员（年包100W+）、风控模型工程师、智能投顾开发
3. 医疗健康：医学知识图谱工程师、AI辅助诊断系统开发
4. 智能制造：工业质检算法工程师、供应链预测模型师
5. 创业赛道：AI Agent开发、垂直领域大模型微调服务、AI+行业解决方案

四、高效学习路径规划（6个月速成方案）

▶ 第一阶段：基础筑基（1个月）

• 必学技术栈：Python/PyTorch/Transformer架构/Attention机制
• 理论重点：预训练-微调范式/模型压缩技术/评估指标设计
• 推荐资源：李沐《动手学深度学习》、Hugging Face NLP Course

▶ 第二阶段：实战突破（2个月）

• 核心项目类型：
  ✓ 基于LangChain的文档问答系统
  ✓ 使用LoRA微调行业大模型
  ✓ RAG增强的知识库构建
  ✓ 多模态应用开发（OCR+LLM）
• 必练平台：Kaggle LLM竞赛、阿里云天池大赛

▶ 第三阶段：领域纵深（3个月）

• 选型建议：
  技术向：模型蒸馏/量化部署/多模态对齐
  业务向：金融风控模型/医疗问答系统/法律合同解析
• 能力认证：AWS/Azure大模型认证、NVIDIA认证工程师

五、避坑指南（血泪经验）

1. 不要盲目追求模型参数量（7B模型在特定场景表现可能优于70B）
2. 警惕"prompt engineering万能论"，掌握微调技术才是核心竞争力
3. 企业级部署必须掌握模型量化（GGML/QLoRA）和加速推理（vLLM/TensorRT）
4. 行业Know-How比算法更重要（金融领域需补足CFA知识，医疗需要医学图谱基础）

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的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。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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