大模型学习路线（小白篇）

学习大模型（如GPT、BERT等深度学习模型）是一个系统且渐进的过程，需要具备一定的基础知识。以下是一个大模型学习的推荐路线，分为多个阶段。

一、基础阶段：构建深度学习基础

1. 数学基础：

   • 线性代数：矩阵运算、特征值、奇异值分解等。
   • 概率与统计：概率分布、最大似然估计（MLE）、贝叶斯方法等。
   • 微积分：梯度下降、链式法则等。
   • 数值优化：了解优化算法，如梯度下降、Adam等。

2. 编程基础：

   • Python：大部分深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）都基于Python。
   • 数据处理：Numpy、Pandas等工具的掌握。
   • 可视化：Matplotlib、Seaborn等。

3. 深度学习基础：

   • 学习神经网络的基本原理，包括前馈神经网络、反向传播、激活函数等。
   • 掌握常见的优化算法（如梯度下降法）和损失函数。

4. 深度学习框架：

   • 学习并掌握至少一个深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch），并完成一些简单的神经网络实现（如MNIST分类任务）。

二、进阶阶段：自然语言处理（NLP&#