大模型LLM 快速入门指南，学习路线零基础入门到精通！

学习目标

了解大模型以及对应 NLP 知识的基础原理，能够熟练调用GPT API，编写 Prompt 完成各种任务。

能够实现简单的微调模型，构造 QA 对，上传并外挂数据库等常见主流技术方案。

前置知识：Python 基础、Linux 基础

1、学习目的：

• 熟练掌握 Python 语言，熟悉常用的 Python 库和工具，如 NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch 等。

• 具备 NLP 相关的基础知识，包括文本预处理、分词、词性标注、命名实体识别、词向量表示等。

• 对大模型有一定了解，包括 Transformer 模型的结构和原理、基于注意力机制的自然语言处理技术等。

2、学习要求

熟练掌握并能够编写基础的 python 函数、语法等，能够熟练使用 Linux 系统。

Step1：NLP 相关基础知识

1、学习目的：

• 了解文本预处理、分词、词性标注、命名实体识别、词向量表示等基础知识。

• 掌握自然语言处理（NLP）相关技术，如分词、词性标注、命名实体识别、句法分析等。

• 掌握机器学习中的数据预处理、特征提取、分类、回归等基础算法，并了解其在 NLP 领域的应用。

• 了解大规模 NLP 任务中的常用技术和方法，如深度学习中的 Transformer 模型、BERT、GPT 等。

2、学习要求

理解并掌握机器学习、深度学习、自然语言处理的基础概念，最好能够阅读并吸收经典论文。

Step2：GPT API 调用及 Prompt设计

1、学习目的：

了解 GPT API 的调用方式和基本操作，熟悉 Prompt 设计技巧和要点，能够结合自己的任务调用 API 实现对应的任务代码。

2、学习要求

了解大模型以及对应 NLP 知识的基础原理，能够熟练调用GPT API，编写 Prompt 完成各种任务。

Step3：模型微调（Fine-tuning）

1、学习目的

了解常见的微调模型的基本流程和原理，熟悉数据集的构造、训练、评估等过程，能够独立构建 QA 对，在服务器上对模型进行微调。

2、学习要求

能够独立完成大模型的微调数据构建、训练以及部署工作。

Step4：RAG（外挂数据库）

1、学习目的

RAG 作为目前最火的一个 LLM 落地方向，可以结合私有数据（表格、word、txt、pdf、数据库 皆可）实现本地问答，且训练成本较低，可以快速实现效果。

2、学习要求

能够在本地实现基于大模型的外挂部署方案。

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