传统程序员如何转型AI大模型程序员？手把手带你从入门到实践！附大模型全套学习资料！！

前言

兄弟们！现在用Cursor写代码确实爽，但你知道这玩意其实是慢性毒药吗？

当编程变得和用Word一样简单，老板还需要花钱雇你写CRUD吗？

未来5年真正值钱的程序员，都是懂大模型原理的程序员！

随着模型架构的改进、硬件的国产化替代、算力资源的共享等方式，未来几年大模型训练的成本会急剧下降。

当大模型的训练成本降低到一定程度的时候，中小企业也就能参与大模型的游戏了，

到时候市场对懂AI大模型原理的程序员的需求会激增。

因此，程序员真正的出路在于，做一个懂AI大模型原理的程序员。

那程序员如何从一个面向过程/面向对象的程序员，转型成为一个面向大模型的程序员呢？

是要把线性代数、概率统计等数学基础全部都学习一遍吗？

No！程序员擅长的是写代码，做AI大模型也需要写代码，从写代码的共性上转型就可以。

传统程序员通过以下5步，可以顺利转型为AI大模型程序员：

1、学习LeNet5模型的代码实现。

LeNet5就是深度学习的’Hello World’！可以对手写数字进行识别。

LeNet5的源代码也很简单，程序员将其代码研究透彻，理解每行代码背后的数学原理，

就可以快速理解深度学习思维，从面向过程、面向对象的思维方式，转型为面向模型的思维方式。

2、学习Transformer模型的代码实现。

当前的大语言模型都是甚于Transformer架构实现的，

Transformer模型最初是用来进行语言翻译的，github上有很多对Transformer论文复现的代码，

通过研究这些代码，可帮我们快速理解Transformer的原理。

懂了Transformer原理后，就可以轻松理解ChatGPT、llama、DeepSeek等主流大语言模型的原理了。

3、学习主流的Agent代码实现。

大语言模型只是个脑袋，只能思考，无法执行，执行还得靠Agent技术。

Agent技术将是未来几年中小企业真正的创业机会点。

建议程序员通过以下两个开源代码理解Agent的实现原理，代码都很简单：

一个是transformers库中的Agent实现，另一个是OpenManus的开源实现。

4、阅读pytorch和transformers库的源代码。

在理解了大模型原理之后，建议进一步研究其背后的底层框架，也就是pytorch和transformers的代码实现。

5、学习强化学习技术。

智能体要想能够根据外部的反馈自我进化，就必须要有强化学习的能力。

强化学习是AI未来的必然趋势，是程序员需要学好的技术。

程序员如何学习大模型？

作为一位在一线互联网行业奋斗多年的老兵，我深知在这个瞬息万变的技术领域中，持续学习和进步的重要性。

在面对AI大模型开发领域的复杂与深入，精准学习显得尤为重要。一份系统的技术路线图，详尽的全套学习资料，不仅能够帮助开发者清晰地了解从入门到精通所需掌握的知识点，还能提供一条高效、有序的学习路径。

无论是初学者，还是希望在某一细分领域深入发展的资深开发者，这样的学习路线图都能够起到事半功倍的效果。它不仅能够节省大量时间，避免无效学习，更能帮助开发者建立系统的知识体系，为职业生涯的长远发展奠定坚实的基础。

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光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

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