收藏！小白零基础30天高效掌握大模型核心知识点，面试通关必备！

最新推荐文章于 2025-11-26 16:40:48 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-26 16:40:48 发布 · 841 阅读

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#面试 #学习 #人工智能 #大模型 #ai #转行 #产品经理

作者是商科专业，目前在准备秋招，尝试入门过Python但失败，不过也能看懂一些简单的代码。因为希望做互联网产品经理的工作，所以学习的目的不是为了掌握大模型的开发，而是有以下的几点目的，同时这也是这篇文章的主要适用人群：

希望对大模型基本原理、训练方式、常见的模型等有一些大致的了解，能看懂一些相关的文章
在设计AI相关的方案以及和开发沟通的时候不至于完全不知道是什么东西。
当然，最直接的目的应该是在相关面试的时候能有所输出，表现出你对这门技术的理解

其实说的再糙一点就是能装，人家说啥你都能知道个大概，能在表面侃侃而谈。所以对于我来说，学习大模型最大的困难并不是没有资料，直接去b站搜其实有非常多的课程，**但是按照别人针对另一种目的的学习方法来说，我需要花费的时间成本太高而且能使用到的知识含量其实很低。**比如我花了很多时间学会了用什么代码方法去训练模型，但实际这部分的知识面试不问你，实际工作中也另有人负责。感兴趣的同学欢迎去学习，但是对于秋招在即时间有限的我，我必须要让我学习的内容有效性尽可能的高。

以下仅为作者本人非常个性化的学习路线，但刚好能很好的满足作者的需求，于是分享出来希望能够帮助到有相同目的的朋友。但只要是学习方式就必然是一条个性化的路径，大家可以理性参考，汲取其中能给你带来收获的部分即可。

大体的学习路线图总结来说就是点-线-面

step1：点–积累高频术语

选择从大模型的高频术语切入理解，核心原因在于：这类术语的“高频”特性，往往意味着它们要么是支撑技术体系的关键环节，要么是构建知识框架的基础要素。这就像冰山理论中“露出水面的1/9”：这些高频术语虽只是整个技术体系的一小部分，却直观反映了大模型的核心逻辑与应用场景。掌握之后即便对水下8/9的深层原理（如底层算法、训练机制等）尚未完全吃透，也足以应对大部分日常交流、概念辨析或基础应用场景，形成对大模型的“框架性认知”。

我的做法是先搜索“大模型科普”的关键词。【科普】是一个很有用的筛选词，因为能成为科普，说明这个知识点已经常见到成为常识了。

将所有搜索到的术语充分理解含义后整理到一起之后，我将我的学习诉求和这些术语喂给AI，让它按照这个方向去生成相对没有那么高频，但是在大模型领域也非常重要的内容（甚至可以让它直接帮你生成一个学习计划清单，你再去筛选哪一些对你来说是有用的）

由于我的直接目的是准备面试，所以我还会看一些招聘软件上的AI相关面试/笔试真题，作为查漏补缺和验证学习成果的一步。我目前使用过的就是牛客的【题库-面试真题板块】，里面有一个专题叫做【大模型基础-牛客面经八股】，里面的题目涉及到的相关概念其实都是大模型领域非常常见和重要的内容

在这里插入图片描述

左图是我常用的牛客面试真题题库。与其说是题库我个人感觉更像是知识手册，里面列的都是一些很常见的大模型知识，也有很完善的解析和类比，即使是之前没有相关经验也能很好理解！算是我误打误撞发现的一块宝藏领地！

建议先学习【大模型基础】板块，再去学习【机器学习】板块。 我个人的感觉是机器学习板块像是大模型基础部分的进阶，会更深入的研究一些现象的解决办法，理解难度也会更高一点。

step2：线–串联高频术语

在学习的过程中，我们常常会积累大量零散的知识点，整理这些内容固然是掌握知识的基础，但仅仅完成“整理”并不意味着真正理解。孤立存在的知识点就像散落在桌上的拼图碎片：你或许能记住每一块的形状和颜色，却始终无法看清整幅图景的意义。只有找到一条逻辑主线将它们系统串联，才能让零散的信息升华为可迁移、可应用的认知体系，最终内化为自己的能力。

整理了这些术语之后，我发现我还是没办法理解这些解释，我必须要将这些解释细化到用生活中的现象去类比我才能完全理解，我举个例子来说明我的学习方式想必会更通俗易懂一些：

这一天我学习到了三个词语，叫做机器学习，传统机器学习，深度学习和强化学习

机器学习：机器学习是人工智能（AI）的核心分支，指通过算法让计算机从数据中自动学习规律、改进性能，而非依赖人工编写的固定规则。其核心思想是“数据驱动”——计算机通过对历史数据的分析，构建数学模型来实现预测、分类、决策等任务，并在新数据上不断优化模型表现。
传统机器学习：传统机器学习是指深度学习兴起前发展成熟的机器学习方法，主要依赖人工设计的“特征工程”和简单模型结构，处理结构化数据（如表格数据）时表现优异。
深度学习：深度学习是机器学习的子集，基于深层人工神经网络（含多层神经元的网络结构），通过模拟人脑神经元连接方式，自动从数据中学习层次化特征，无需大量人工特征工程。
强化学习：强化学习是一种通过“与环境交互试错”学习最优决策策略的机器学习范式，核心目标是让智能体（Agent）通过最大化累积奖励，学会在动态环境中选择行动。

但是我可能连这个解释都不懂，比如机器学习中“通过算法让计算机从数据中自动学习规律”，那这个“算法”是什么？通过继续询问算法的解释，一层层解释到最基础的大白话和生活中的实际运用，其实我才算是把这个知识点吃透了。

再然后，我发现机器学习和传统机器学习名字很像，**他们有什么联系与区别吗？**深度学习和机器学习都是“学习”，他们有什么联系与区别吗？一问AI，我发现：

机器学习是统称，包含传统机器学习、深度学习、强化学习等分支；
传统机器学习与深度学习是并列的技术路线，前者依赖人工特征，后者依赖深层网络自动特征学习；
强化学习是独立于“监督/无监督学习”的范式，核心是通过交互优化策略，与前两者的“静态数据学习”逻辑不同。

通过询问和理解后的反问，我在不同的知识点之间牵起绳，并且我还会举一些生活中的例子反问确认我的理解是没有问题的，比如我在学习协同过滤这个术语的时候，它的解释是：通过分析用户或物品之间的相似性，利用“兴趣相似的用户群体”或“属性相似的物品集合”为目标用户生成推荐，我就会问音乐软件里的里的个性推荐功能是不是就是采用了这个技术。

step3：面

经过以上的两大步骤，其实我们对于这门学科已经有一个大概的了解了，看一些基础的文章已经不成问题，那么如何去进阶，去紧跟时事形成更全面的知识体系，我还有下面几个tips：

在b站看一些相关的账号，我看的比较多的是硅谷101和小lin说这两个账号，基本都能紧跟时事；最近还发现b站有一个频道专门就是AI频道，有机会可以去探索一下；
看文献，这个渠道信息存在一定的滞后性，但是优势在于足够深入和权威；
问AI，要问谁最了解AI，那自然是AI本身。推荐问题：现在最火的几个模型有哪些，他们的模型有什么区别，侧重的领域如何，训练方式有什么不同；
当然还有很多其他的方法期待着大家去自行探索~

误区总结

在学习大模型的过程中，我经常犯的一个错误就是：**因目的不明确而导致学习方向偏离。**大模型是一门发展历史悠久、知识体系复杂的学科，涉及数学原理、算法逻辑、工程实践等多个维度。若想全面系统地掌握，需要长期积累和深入钻研，仅靠短时间的碎片化学习难以触及核心。所以在时间有限、场景明确的情况下，最需要的是聚焦核心目标，明确“哪些知识是当下必须掌握的，哪些是可暂缓的”——就像“考A卷就不必去准备B卷的知识点”，避免将精力浪费在与当前需求相关度低的事情上。这要求我们：

避免盲目从零散的细知识点开始学习，这样会导致时间成本过高（细知识点数量庞大，逐个攻克会占用大量时间，却未必能解决核心问题）和实际使用价值低（很多细知识点在具体场景中极少用到，投入产出比失衡）
要区分“短期需求”与“长期目标”：短期意味着时间有限、场景明确，这需要我们优先围绕具体需求划定学习范围，聚焦“能直接应用的核心知识”，确保学习方向不偏离目标；长期意味着时间充分，所以我们可以逐步展开系统学习，完善知识体系，实现从“够用”到“精通”的提升。

总结来说：学习大模型时，明确目的是前提，划清界限是关键。面对时间有限、场景明确的现实，需聚焦当下所需，避免因贪多求全或沉迷细枝末节而偏离核心目标；系统完善的学习应留待时间充分时进行，如此才能以更高效率实现学习价值