大模型全栈学习指南：理论到实战，一步到位

文章推荐了DataWhale开源的从NLP到大语言模型的全栈教程，分为理论、实战、微调量化和应用部署四部分。教程从NLP基础开始，逐步深入到Transformer架构和预训练模型，通过文本分类和命名实体识别等实战项目巩固知识，最后讲解微调技术和模型部署方法。该教程全面系统，适合新手快速构建大模型知识框架，为进入50W+薪资的大模型算法岗位做准备。

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今年的秋招大模型算法岗位也是非常火热，基本上大厂都开出了总包50w+的算法，大模型在未来几年将会有很多落地的场景和应用，大有可为

很多刚开始学习大模型的同学，可能会感到迷茫，因为大模型确实比机器学习和深度学习更加复杂，特别是会出现很多新的专有名词，比如大模型幻觉，模型微调等

这一期主要是给大家推荐datawhale开源的从NLP到大语言模型教程，内容非常全面，适合新手小白全面系统学习，有助于快速构建起大模型的框架

下面具体来介绍一下这个教程：

第一部分：理论篇

这一部分从NLP开始，介绍NLP是解决什么问题，然后介绍NLP中的文本表示和词向量，NLP的第一步就是要把文本转换成向量，不同的转换方法效果差别很大，而且影响后续的建模

然后介绍一些可以应用于NLP时间序列建模的方法，比如循环神经网络，注意力机制和Transformer模型，在早起NLP的主流方法确实是RNN，现在主要还是Transformer的变体

最后介绍一些预训练的大模型，比如Bert和GPT，T5分别代表不同的框架，还有最新的MOE框架介绍，学完这一部分就串完了大部分NLP和大模型的知识，当然这里可能会有点泛泛而谈，但是对于新手小白来说是有助于构建整体框架的，有个总体概念很重要

第二部分：实战篇

学完上面的理论知识，就可以找一些案例来进行实战，在实战中看看不同模型的效果。首先是文本分类任务，文本分类像朴素贝叶斯这种简单的机器学习算法就能实现，后续发展是用LSTM等模型来做的，现在是用BERT等大模型来做，对比一下不同算法模型的区别

第二个实战项目是命名实体识别，这个也是NLP中的重点实战项目，重点掌握NER任务的数据处理，模型构建，训练和推理流程

第三部分：微调量化篇

大模型在预训练之后，想要在特定的任务上发挥出更好的性能，那就需要进行参数微调，微调分为高效参数微调和全参微调，全参微调成本太高，一般情况下不考虑。高效参数微调中Lora微调是工业界常用的方法，这个在面试中经常会问到具体的原理

此外在监督微调之后，有可能还会进行RLHF，使得模型回答得更好，最后是采用Deepspeed框架进行模型并行计算以及一些量化技巧

第四部分：应用部署篇

大模型刚刚火起来的时候，很多人都在看一些教程如何本地部署DeepSeek-R1等模型，部署大模型是比较繁琐的，需要准备相应的环境，可以采用FastAPI，云服务器或者Docker等途径部署

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最后，感谢每一个认真阅读我文章的人，礼尚往来总是要有的，下面资料虽然不是什么很值钱的东西，如果你用得到的话可以直接拿走：