2025大语言模型（LLM）上手指南

2025大模型学习与求职全攻略
最新推荐文章于 2025-11-23 19:13:18 发布
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#语言模型 #人工智能 #自然语言处理 #LLM #Agent #RAG

该指南由微软发布，主要介绍大语言模型（LLM）的基础知识、训练方法，以及GPT和Copilot的应用，展示了微软在AI领域的技术成果和应用方案。

  1. 了解大语言模型：LLM的“大”体现在参数数量多、需大量训练数据和计算资源。其发展历经统计语言模型、基于RNN和LSTM的技术，至2018年BERT诞生进入预训练语言模型时代。LLM核心应用于内容创作、摘要生成、代码生成和语义搜索，多模态LLM还能实现文生图、图片与视频理解、视频生成等功能 。

  2. 训练大语言模型：Transformer网络架构包含Encoder和Decoder，由Embedding、多头注意力层等模块组成，解决了RNN的局限。训练LLM有预训练和微调两种方式，预训练需大量资源，微调基于预训练模型，二者适用不同任务场景。训练前要验证硬件性能，可选择本地服务器或云环境，如Azure的N系列虚拟机 。

  3. 了解GPT：可通过提示工程、微调、检索增强生成（RAG）优化GPT模型。提示工程设计提示引导输出；微调在特定数据集训练模型；RAG借助检索增强回复准确性。GPT应用广泛，如基于RAG的知识库能处理新知识、特定领域及长尾问题，还可优化电商详情页，在智能体和多智能体开发中也有应用 。

  4. 简单易上手的Copilot：智能Microsoft Copilot副驾驶集成LLM智能和Microsoft Graph数据资源，以多种方式集成到Microsoft 365，辅助生产力提升，如在Word等应用中创建内容。它还是创意工具，能创建自定义图像，Copilot Studio可用于开发满足不同需求的智能体 。

  5. 总结：微软借助Azure AI平台支持AI创新，智能Microsoft Copilot副驾驶系列提升工作效率。微软与各方展开合作，推动AI技术成果落地，助力企业智能化转型 。

以下是报告部分内容


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一、学习必备：100+本大模型电子书+26 份行业报告 + 600+ 套技术PPT，帮你看透 AI 趋势

想了解大模型的行业动态、商业落地案例？大模型电子书？这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI：

1. 100+本大模型方向电子书

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2. 26 份行业研究报告：覆盖多领域实践与趋势

报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容，涵盖：

  • 职业趋势：《AI + 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》；
  • 商业落地：《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》；
  • 领域细分：《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》；
  • 行业监测：《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。

3. 600+套技术大会 PPT：听行业大咖讲实战

PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会，包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践：

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  • 安全方向：《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级（腾讯代码安全实践）》；
  • 产品与创新：《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式：构建 AI 产品》；
  • 多模态与 Agent：《Step-Video 开源模型（视频生成进展）》《Agentic RAG 的现在与未来》；
  • 工程落地：《从原型到生产：AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。

二、求职必看：大厂 AI 岗面试 “弹药库”，300 + 真题 + 107 道面经直接抱走

想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗？这份面试资料帮你提前 “押题”，拒绝临场慌！

1. 107 道大厂面经：覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位

面经整理自 2021-2025 年真实面试场景，包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题，每道题都附带思路解析：

2. 102 道 AI 大模型真题：直击大模型核心考点

针对大模型专属考题，从概念到实践全面覆盖，帮你理清底层逻辑：

3. 97 道 LLMs 真题：聚焦大型语言模型高频问题

专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案，比如让很多人头疼的 “复读机问题”：


三、路线必明： AI 大模型学习路线图，1 张图理清核心内容

刚接触 AI 大模型，不知道该从哪学起？这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点，不用再盲目摸索！

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路线图涵盖 5 大核心板块，从基础到进阶层层递进：一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

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L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

L1阶段：了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析，学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

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L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

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L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。

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L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

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L5阶段：专题集丨特训篇 【录播课】

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四、资料领取：全套内容免费抱走，学 AI 不用再找第二份

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【从零开始大模型开发与微调】AI 人工智能大语言模型 LLM：语言与思维——实践的融合
AI天才研究院
07-04 3380
在人工智能领域，大语言模型（Large Language Models, LLMs）已经取得了令人瞩目的成就。这些模型基于深度学习，通过在大量文本数据上预训练学习语言知识，被广泛应用于各种自然语言处理（NLP）任务，如图像描述、对话系统、翻译、摘要生成等。但这些模型的性能和表现，特别是其对语言和思维的理解，仍存在诸多困惑和疑问。大语言模型（LLMs）：指基于深度学习技术，通过在大量文本数据上预训练学习语言知识，能够理解和生成自然语言的大规模模型。自监督学习。
2025大语言模型（LLM）上手指南，非常详细收藏这一篇就够了！
weixin_55154866的博客
08-08 762
微软发布AI大模型技术指南，介绍LLM基础知识、GPT应用及Copilot工具。内容涵盖：1）LLM发展历程与多模态应用；2）Transformer架构与训练方法；3）GPT优化三法（提示工程/微调/RAG）；4）智能Copilot在办公场景的集成应用。同时提供104G学习礼包，含视频教程、技术文档及实战项目，由专家团队整理，适合各阶段学习者提升AI技能。
Microsoft 丨大语言模型（LLM）上手指南
2301_81940605的博客
11-02 621
无论你是希望了解AI技术基础，还是探索如何将LLM应用于实际场景，这份指南都能提供有价值的参考。适合开发者、技术从业者和对AI感兴趣的读者阅读。
大型语言模型(LLM)训练指南
aolan123的博客
10-04 1307
2018 年，OpenAI 发布了首个大语言模型——GPT，这标志着大语言模型革命的开始。这场革命在 2022 年 11 月迎来了一个重要的时刻——OpenAI 发布了备受瞩目的ChatGPT。在接下来的不到一年的时间里，大语言模型的生态系统迅速壮大并蓬勃发展。大语言模型的生态系统可以分为，如图所示。提供了基础的大语言模型能力，包括开源和闭源两类。闭源模型的代表有OpenAI 的 GPT 系列和 Anthropic 的 Claude 系列。
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2401_85375151的博客
03-19 1545
Github项目上有一个，它全面涵盖了大语言模型的所需的基础知识学习，LLM前沿算法和架构，以及如何将大语言模型进行工程化实践。这份资料是初学者或有一定基础的开发/算法人员入门活深入大型语言模型学习的优秀参考。这份资料重点介绍了我们应该掌握哪些核心知识，并推荐了一系列优质的学习视频和博客，旨在帮助大家系统性地掌握大型语言模型的相关技术。
大型语言模型（LLM）推理框架的全面分析与选型指南（2025年版）
2401_85373691的博客
03-05 1816
本文全面深入地分析了截至 2025年2月27日主流 LLM 推理框架的最新技术动态、核心特性、以及在各种典型应用场景下的最佳实践。SGLang 凭借其高性能 runtime 和强大的分布式支持能力，在快速原型开发和企业级大规模部署领域独占鳌头，尤其结合 SkyPilot 和 Kubernetes 的实战案例，充分印证了其在复杂应用场景下的卓越表现。vLLM 和 LMDeploy 继续在 GPU 高性能推理领域保持绝对领先地位。
Microsoft 丨大语言模型（LLM）上手指南，大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！
2401_82469710的博客
10-20 783
无论你是希望了解AI技术基础，还是探索如何将LLM应用于实际场景，这份指南都能提供有价值的参考。适合开发者、技术从业者和对AI感兴趣的读者阅读。
AI 的提示词专栏：LLM（大语言模型）到底是怎么工作的？
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优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
09-24 20万+
本文以通俗语言拆解大语言模型（LLM）工作机制，先阐明其核心是基于概率预测下一个 token，依赖 Transformer 架构的注意力机制理解上下文，通过海量数据训练形成隐性语言知识图谱。接着解析其 “输入处理 — 编码 — 特征提取 — 解码 — 输出” 五大技术模块，详解 “预训练 — 微调 — 对齐” 三阶段训练流程，以 “写智能台灯产品需求文档” 为例拆解完整推理链路。还指出 LLM 存在事实性错误、逻辑推理薄弱等能力边界，对比其与人类智能在学习方式、推理逻辑等方面的本质区别……
搭建【Dify】大语言模型（LLM）应用开发平台的详细指南
博客虽小，世界尽在其中
03-13 2372
Dify是一个开源的大语言模型（LLM）应用开发平台，旨在帮助开发者与非技术人员快速构建、部署和管理基于LLM的AI应用。该平台结合了后端即服务（BaaS）和LLMOps的理念，通过低代码/无代码的可视化界面，降低了技术门槛，同时支持灵活的扩展与定制。Dify支持多种主流LLM，如Claude3、OpenAI等，并允许开发者在不同模型之间进行切换，无需重新编写大量代码。平台提供了直观的界面和丰富的功能组件，如AI工作流、RAG管道、Agent、模型管理等，使开发者能够像“搭积木”一样组合这些模块，构建复杂的
新手入门：大语言模型训练指南
xzp740813的博客
07-25 1798
在这个信息爆炸的时代，人工智能技术正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面。从智能手机上的语音助手到自动驾驶汽车，AI的应用无处不在。而在这些令人惊叹的技术背后，大语言模型（LLM）扮演着至关重要的角色。它们不仅能够理解和生成自然语言，还能在多种场景下提供智能决策支持。然而，对于许多对AI感兴趣的新手来说，大语言模型的训练和应用似乎是一件高不可攀的事情。复杂的技术术语、晦涩的理论知识，以及高昂的硬件要求，往往让人望而却步。但其实，只要掌握正确的方法和工具，每个人都能成为AI领域的探索者和实践者。本文将带你
【大语言模型技术】2025大语言模型（LLM）上手指南：涵盖Transformer架构、GPT优化及应用场景综述
05-12
内容概要：本文系统性地介绍了大语言模型（LLM）的基本概念、发展历程、核心技术及其广泛应用。首先阐述了LLM的“大”体现在参数数量、训练数据和计算资源三个方面，并回顾了从统计语言模型到基于Transformer架构的...
大语言模型应用开发：基于Langchain的编程指南与实战案例
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在当今信息时代，大语言模型已经...大语言模型和基于Langchain的编程指南在NLP领域具有极为重要的地位。通过深入理解并应用这些技术，开发者不仅可以构建出解决具体问题的智能应用，还能在未来的技术革新中占据先机。
大模型与LLM语言分析：如何利用LLM做多模态任务？
2301_81887304的博客
10-03 1926
大型语言模型LLM（Large Language Model）具有很强的通用知识理解以及较强的逻辑推理能力，但其只能处理文本数据。虽然已经发布的GPT4具备图片理解能力，但目前还未开放多模态输入接口并且不会透露任何模型上技术细节。因此，现阶段，如何利用LLM做一些多模态任务还是有一定的研究价值的。
黄仁勋GTC开场：「AI-XR Scientist」来了！
2501_94005722的博客
11-20 1309
丛乐 (Le Cong)，斯坦福大学医学院病理学系和遗传学系教授。他被公认为是 CRISPR 基因编辑领域的奠基人之一。早在哈佛大学攻读博士学位期间，丛乐在导师张锋（Feng Zhang）和乔治・丘奇（George Church）的指导下，作为第一作者在 Science, Cell, Nature 杂志上发表了数篇标志性论文，首次证实 CRISPR/Cas9 系统可以在哺乳动物和人类细胞中实现基因编辑，为这一革命性技术的后续应用奠定了基石。
传统NLP算法
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传统NLP算法与当前大模型的对比分析 传统NLP算法主要基于规则和统计模型（如HMM、CRF、SVM），依赖人工特征工程和领域知识，适合特定任务但泛化能力有限。其优势在于可解释性强、计算资源需求低。典型应用包括分词、命名实体识别和文本分类等。 现代大模型（如Transformer架构LLM）采用预训练-微调范式，通过海量数据自动学习语言表示，具备强大的生成能力和跨任务迁移性。它们能处理复杂任务如对话生成和多语言翻译，但需巨额计算资源。 二者存在技术演进关系：大模型继承了传统NLP的核心思想，但通过深度学习实
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人生不是轨道，是旷野。希望每天都有好心情。
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由于生成模型的进步，被动检测高质量Deepfake图像的性能瓶颈，主动扰动提供了一种有前途的方法，通过将信号插入良性图像来禁用Deepfake操作。【生成模型的发展，使得生成高质量伪图越来越难被检测】然而，现有的主动扰动方法在以下几个方面仍然不能令人满意：【当前主动扰动存在的问题】1）由于直接元素添加而导致的视觉退化;2）对交换操纵的有效性有限;3）不可避免地依赖于白盒和灰盒设置，以在训练期间涉及生成模型。我们分析了深度伪造swap技术的本质，并论证了保护源身份而非目标图像的必要性。
创客匠人 2025 高峰论谈（11.22-25）：AI 智能体重构创始人 IP 打造与知识变现的管理逻辑
ckjrxx的博客
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这一 “数据化定位逻辑”，将在。创客匠人峰会筹备阶段强调，AI 智能体的核心意义是 “解放人”—— 将创始人从机械性工作中解放，专注知识体系迭代、用户信任构建等核心价值创造，让知识变现从 “个人生意” 升级为 “企业级业务”。创始人 IP 定位的核心是 “找到市场需求与核心能力的交集”，传统模式本质是 “个体直觉管理”，而 AI 智能体通过数据化管理思维，将定位转化为可量化、可追溯的流程。这些问题本质是企业管理中 “个体能力” 与 “系统效率” 的失衡，而 AI 智能体的出现，正从管理底层重构这一逻辑。
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