2025大语言模型入门该怎么学？零基础入门到精通，收藏这篇就够了-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Python_0011/article/details/145438454

一、方向介绍

在不到四年时间里，Transformer模型以其强大的性能迅速在NLP社区崭露头角，进而，基于Transformer这一标准架构的BERT、T5，乃至当下热门的GPT模型已经逐渐成为各个领域中的不可或缺的模型架构。深入理解Transformer模型背后的底层原理，以及Transformer相关的主流应用场景，具有非常重要的意义。

第一部分：基础原理

从Transformer的经典架构入手，我们将探讨：

编码器-解码器结构（标准Transformer）的底层原理
语言模型的理论基础及全流程
仅编码器（BERT）结构的语言模型
仅解码器（GPT）结构的语言模型

第二部分：应用研究

聚焦基于Transformer关键技术的实际应用，深入研究：

基于标准Transformer的机器翻译
基于BERT的判别式任务微调
微调一个自己的小型GPT模型
实战高效微调大语言模型
提示词工程进阶

二、具体研究方向

（1）编码器-解码器语言模型（标准Transformer）实战

标准Transformer的核心组件及作用
编码器-解码器结构Transformer的训练、推理、评测

（2）仅编码器语言模型（BERT）实战

掩码建模、双向注意力与标准Transformer的区别
基于预训练BERT模型的微调、推理、评测

（3）仅解码器语言模型（GPT）实战

生成式预训练Transformer与其他范式的区别
基于预训练GPT-2的文本补全微调

（4）高效微调大语言模型实战

基于低秩适应的大语言模型微调
基于适应器的大语言模型微调

（5）提示词工程进阶实战

上下文学习、思维链、提示词工程基础
定制化你的大语言模型

三、课程基本信息

总周次： Week 1 - Week 14
每周投入

1小时授课/研讨（理论+实践）
课后自学与实验时间：至少20小时
阅读3篇论文并撰写笔记
完成代码调试，理解关键流程

核心任务

掌握经典Transformer架构的理论基础和具体实现
掌握不同经典Transformer架构在具体下游任务上的实战

四、课程安排

周次	主题	主要目标	重点难点	预期成果
Week 1 - 2	课程导引 & Transformer概述	1. 了解课程规划、明确投入时间与任务要求；2. 对现有主流Transformer架构有初步立了解；3. 完成初步实验环境准备	1. 理解Transformer中不同流程的作用；2. 环境配置及问题解决	熟悉课程模式和投入要求，完成开发环境搭建
Week 3 - 4	语言模型基础	1. 语言模型tokenization、嵌入化、预测概率分布、损失函数计算的全流程	1. 掌握语言模型全流程的基础概念，并与论文、代码中的具体实现相对应	理解语言模型的全流程，掌握具体的代码实现
Week 5 - 6	编码器-解码器Transformer实战	1. 掌握Transformer自注意力、跨注意力、前向传播层的作用；2. 掌握相应的代码实现	1. 掌握编码器-解码器Transformer中各个核心组件的作用、具体实现，并与论文、代码中的具体实现相对应	理解掌握编码器-解码器Transformer中各个组件的作用及代码，动手训练一个简单的机器翻译模型
Week 7 - 8	仅编码器Transformer实战	1. 掌握掩码建模、双向注意力机制的具体实现；2. 掌握微调一个BERT模型，用于判别式下游任务的全流程	1. 理解掌握BERT模型中的核心设计，动手处理数据、微调一个自定义BERT模型，用于实际下游任务中	理解掌握BERT的核心设计和具体实现，动手微调一个BERT模型
Week 9	仅解码器Transformer实战	1. 理解生成式预训练Transformer模型与前述两种Transformer架构的区别；2. 微调一个小型GPT模型用于垂直领域的文本生成任务中	1. 理解GPT范式与其他范式的不同之处	理解仅解码器Transformer的核心思想，并动手微调一个自己的小型GPT模型
Week 10	高效微调大语言模型实战	1. 了解大语言模型的预训练、监督微调、人类反馈优化等核心优化过程；2. 掌握高效微调一个垂直领域大语言模型	1. 理解高效微调不同于全参微调的意义，并掌握二者做法的优缺点	理解掌握高效微调大语言模型的核心思想，并跑通示例
Week 11	提示词工程实战	1. 理解Prompt Engineering、In-Context Learning、Chain-of-Thought的核心思想，并能与GPT原理产生联系	1. 结合Prompt Engineering、In-Context Learning、Chain-of-Thought的研究动机和实际应用场景	理解提示词工程的动机和实际应用场景，并尝试上手跑通示例
Week 13	论文初稿撰写与润色	1. 汇总文献、方法与实验结果，完成论文初稿；2. 学习学术写作技巧与图标美化	1. 突出创新点，保持逻辑清晰；2. 图标拍半于语言表达优化	提交论文初稿，形成可用于内部或公开展示的研究成果
Week 14	投稿准备与课程总结	1. 根据会议或期刊要求排版论文，准备投稿；2. 回顾课程内容，讨论进阶主题	1. 投稿排版与查重；2. 后续研究方向选择	完成课程总结，提交最终实验Demo或论文，初步了解跟高层次研究方向