对想学习人工智能或者大模型技术从业者的建议，零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

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“ 技术的价值在于应用，理论与实践相结合才能事半功倍**”**

写这个关于AI技术的公众号也有差不多五个月的时间了，最近一段时间基本上都在保持日更状态，而且写的大部分都是关于大模型技术理论和技术方面的东西。‍‍‍‍‍‍‍‍‍

然后最近一段时间就发现了一个问题，写的越理论的东西看的人越多，越实际越细节的东西看的人越少，不知道是因为系统推送的原因，还是观看者的原因。‍‍‍‍‍

因此，根据这个现象就想提几个学习的建议，让大家少走一点弯路。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

01

—

人工智能技术学习建议‍‍‍

这个关于学习人工智能技术的建议，也可以说是一个学习技术的方法论。

首先大家要明白一点——(任何)技术都是一个更偏向于实践的东西，具体来说就是学习技术实践要大于理论，要以实践为主理论为辅，而不是反其道而行之，但是在实际的经历和观察中，我发现很多人却是以理论为主，实践为辅。‍‍

_知行合一，在知中行，在行中知_‍‍‍‍‍‍‍‍‍

就拿这个公众号来说，越理论的东西看的人越多，真的涉及到实操的部分看的人反而变少了。

比如说，很多人对什么是人工智能，什么是神经网络，什么是大模型，什么是多模态大模型等等很感兴趣；但对大模型实际过程中的训练数据的收集与清洗，损失差和反向传播等核心操作却视若无睹。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

但是这些理论的东西，每个理解过人工智能技术的人都能说上几句；但真的让他来实际操作从大模型的选型，模型的训练和部署来打造一个能用的大模型，这时他就开始傻眼了。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

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理论需不需要懂？‍‍‍‍

需要，但并不是特别需要；很多理论只是看别人的书和文章你是不会真正明白的，只有实际动手操作时才能真正理解理论。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

就类似于java面试八股文，随便一个面试者都可以说上几句；但一旦涉及到具体的业务场景或技术场景，这时很多人就傻眼了，而这也是不同面试者之间的差距。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

理论并不等于技术，技术也不等于理论，技术更多时候是理论和实践的结合；在实践中检验理论，在理论中指导实践，最后理论和实践互相验证，互相修正。‍‍‍‍

所以说，学习大模型技术最重要的是上手实践一下，不一定非要像openAI，谷歌，meta一样搞那么大的模型，哪怕只是设计一个两三层的神经网络模型，然后自己完成模型的设计，训练和部署也比一直看理论更有用。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

或者是找一些开源的大模型项目，看看它们解决了哪些问题；是怎么做的，又为什么这么做，是否有其它解决方案；而且一些小模型个人电脑就可以跑的起来，或者找一些免费的GPU资源，比如谷歌的Colab平台。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

这样你才能知道不同模型之间的差别是什么，怎么使用模型解决不同领域的问题等。‍‍‍‍‍‍‍‍‍

_学习大模型的三个方向_‍‍

很多人学习人工智能技术就一心扑在技术上，认为自己把技术学好了就一定能找到工作，一定能成为公司技术部核心成员；但大家要明白的一个事实是，技术是为业务服务的，技术的作用是解决业务问题，而不是搞学术研究。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

学习大模型技术，个人认为有三个方向：‍

大模型基础技术大牛‍‍‍‍‍

说白了就是数学大牛，大模型技术本质就是一个数学模型，因此需要做这个方向的技术人员更多的是数学专业的大牛；比如说微分，概率，线性代数等。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

他们的作用是设计更好的机器学习算法和打造更好的技术学习模型，比如怎么设计一个更好的神经网络，怎么设计更好的损失函数，怎么优化反向传播算法等。‍‍‍‍‍‍‍‍

这种工作更加偏向于底层技术和学术研究，而且这种人才待遇好，要求高，基本上不是名牌大学毕业的很难参与进来。‍‍‍‍‍‍‍‍‍

大模型“运维”人员‍‍‍‍

之所以说是“运维”人员，是这个方向需要做的就是根据企业的业务需求，找到合适的商业或开源模型，然后能够收集和处理训练数据，然后完成模型的训练，部署和升级等任务；能够熟练使用不同的模型和工具处理不同领域的问题。因为他们特别像传统的服务器维护人员，因此叫大模型“运维”。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

这个技术方向就需要懂得大模型的基础理论，并且有很强的实操能力，然后有充足的业务经验，能够把大模型和业务场景相结合，因此这个更看重的是经验和实操，反而技术要求并不高，重要的是能够熟练使用各种工具。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

大模型上层应用构建‍‍

再一个方向就是基于大模型构建上层应用，这个方向更像是一个传统的技术开发者，不需要了解大模型的运作原理，只需要能使用大模型的功能文档和接口文档即可，如果能懂一些大模型的理论就更好不过了。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

个人建议

对大部分人来说，选择后两种方式比较好，最好是能把后两种方向结合起来。因为研究大模型基础技术的成本太高，绝大部分企业都没有足够的资金和技术来实现，因此其就业的压力和竞争力可想而知。‍‍‍‍‍‍‍‍‍

其次，后两个方向只需要有一定的经验和学习能力就可以做到，甚至很多程序员可以直接转行成为第三种大模型应用开发者。‍‍‍‍‍‍‍‍

所以，对大部分人来说，最好的选择就是搞大模型应用，门槛相对较低，前景广阔。‍‍‍

因此，对个人来说一定要弄清楚自己的定位，否则就会导致自己没有努力的方向；然后这个也想学，那个也想学，最后什么都会又什么都不会。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

人工智能机器人小程序，感兴趣的可以点击查看：

_学习写作_‍‍‍‍

对技术人员来说，写作应该是一项必不可少的技能之一。写作的作用并不是说要你的文笔有多好，而是要把自己学习和思考的过程给记录下来，哪怕是错的。‍

一是方便后续回顾，二是写作的过程是一个从新思考的过程，有些不明白不清晰的地方在写作的过程中就会重新进行思考，这时就会有一个更加清晰的认识。‍‍‍‍‍‍‍‍‍

有句老话叫：“厉害的不是你学会了什么，而是你能够用简单的语言把你学的东西讲明白”。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

学习是一个输入端过程，而写作是一个输出的过程。‍‍‍

在这里插入图片描述

就那小编个人来说，写公众号最重要的目的就是记录自己的学习过程；你说小编写的文章内容都是对的？那也不见得，可能很多地方理解有误，但这个并不重要。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

有些东西当时没理解或者理解错了，后面可能有一天顿悟就明白过来了；而这也是为什么有些文章写的是同一个话题，但内容却不太一样的原因。‍‍‍

一、全套AGI大模型学习路线

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作为普通人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断提高自己的技能和认知水平，同时也需要有责任感和伦理意识，为人工智能的健康发展贡献力量。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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AI大模型学习路线图：零基础入门到精通，一篇掌握全部知识！非常详细收藏这一篇就够了！

AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源，包括：AI大模型全套学习路线图（从入门到实战）、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等，资料免费分享！

2401_85390073的博客 1296

AI时代，你该学什么？大佬们给想学习人工智能或者大模型技术从业者的建议！！

所以说，学习大模型技术最重要的是上手实践一下，不一定非要像openAI，谷歌，meta一样搞那么大的模型，哪怕只是设计一个两三层的神经网络模型，然后自己完成模型的设计，训练和部署也比一直看理论更有用。这个技术方向就需要懂得大模型的基础理论，并且有很强的实操能力，然后有充足的业务经验，能够把大模型和业务场景相结合，因此这个更看重的是经验和实操，反而技术要求并不高，重要的是能够熟练使用各种工具。

lyy2017175913的博客 1097
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