2025版AI大模型入门（非常详细）从零基础到精通，收藏这篇就够了

大模型算是当之无愧最火的一个方向了，算是新时代的风口。有小伙伴觉得，既然是新领域、新方向，那么，人才需求肯定比较大，相应的人才缺乏，竞争也会更少，那转行去做大模型是不是一个更好的选择呢？是不是更好就业呢？是不是就暂时能抵抗35岁中年危机呢？

选择一个有良好发展前景的行业至关重要。AI和大数据领域目前正处于快速发展阶段，预计未来几年对相关人才的需求将持续增长。

现如今大模型岗位需求越来越大，但是相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。

掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：

• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；

• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；

• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；

• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。

大厂的招聘动向往往预示着行业的热点和未来趋势。例如，腾讯、阿里巴巴、字节跳动和美团等大厂在2024年的春季招聘中释放了大量的实习和全职岗位，特别是在AI和科技研发领域。

在AI和大数据的浪潮中，AI大模型工程师成为了一个炙手可热的职业选择。他们是在AI大模型领域中如鱼得水的专家，负责开发和优化大规模的AI模型，如自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）等前沿技术。

国内对AI大模型工程师的需求正在急剧增加。国内科技巨头如百度、阿里巴巴、腾讯和华为，都在积极寻求这类高端人才，以推动其在AI领域的研究和产品开发。

随着AI技术在医疗、金融、智能家居等各行各业的广泛应用，AI大模型工程师的热门程度正迅速上升。

从职业发展的角度来看，AI大模型工程师的未来一片光明。他们不仅能够享受到高薪资待遇，而且拥有广阔的职业晋升空间。

从AI研究员到AI架构师，每个阶段都为专业人士提供了成长和挑战自我的机会。

在前沿科技方面，AI大模型工程师掌握着如GPT-4、BERT、Transformer等尖端技术。

这些听起来颇具未来感的技术名词，正是AI大模型工程师日常工作的一部分。他们不仅是这些技术的使用者，更是推动这些技术发展的引领者。

权威数据显示，中国的AI市场正以每年超过30%的速度增长。在一线城市，AI大模型工程师的平均年薪已超过30万人民币，而高级工程师的年薪更是可达50万人民币以上。这些数据充分证明了AI大模型工程师在当前市场中的高需求和高价值。

综上，AI大模型工程师是一个具有巨大潜力和吸引力的职业方向。随着AI技术的不断进步和应用领域的不断拓展，AI大模型工程师的需求只会越发热火。

在AI技术飞速发展的今天，有一个领域尤为突出，那必然是AI大模型工程师。这个职业不仅站在了科技的最前沿，还拥有广阔的市场需求和令人期待的职业前景。

综合考虑当前的热门就业方向、行业发展前景和前沿科技的应用，AI大模型工程师由于其前沿科技属性和巨大的市场需求，成为一个值得特别推荐的转行方向。

AI大模型入门基础教程

第1章 快速上手：人工智能演进与大模型崛起

1.1 从AI到AIOps

1.2 人工智能与通用人工智能

1.3 GPT模型的发展历程

第2章 大语言模型基础

2.1 Transformer 模型

嵌入表示层

注意力层

前馈层

残差连接与层归一化

编码器和解码器结构

2.2 生成式预训练语言模型 GPT

无监督预训练

有监督下游任务微调

基于 HuggingFace 的预训练语言模型实践

2.3 大语言模型结构

LLaMA 的模型结构

注意力机制优化

第3章 大语言模型基础

3.1 数据来源

通用数据

专业数据

3.2 数据处理

低质过滤

冗余去除

隐私消除

词元切分

3.3 数据影响分析

数据规模影响

数据质量影响

数据多样性影响

3.4 开源数据集合

Pile

ROOTS

RefinedWeb

SlimPajama

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方链接即可前往获取

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第4章 分布式训练

4.1 分布式训练概述
4.2 分布式训练并行策略

• 数据并行

• 模型并行

• 混合并行

• 计算设备内存优化

4.3 分布式训练的集群架构

• 高性能计算集群硬件组成

• 参数服务器架构

• 去中心化架构

4.4 DeepSpeed 实践

• 基础概念

• LLaMA 分布式训练实践

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第5章 有监督微调

5.1 提示学习和语境学习

提示学习

语境学习

5.2 高效模型微调

LoRA

LoRA 的变体

5.3 模型上下文窗口扩展

具有外推能力的位置编码

插值法

5.4 指令数据构建

手动构建指令

自动生成指令

开源指令数据集

5.5 Deepspeed-Chat SFT 实践

代码结构

数据预处理

自定义模型

模型训练

模型推

第6章 强化学习

6.1 基于人类反馈的强化学习

6.2 奖励模型

6.3 近端策略优化

6.4 MOSS-RLHF 实践

第7章 大语言模型应用

7.1 推理规划

7.2 综合应用框架

7.3 智能代理

7.4 多模态大模型

7.5 大语言模型推理优化

第8章 大语言模型评估

8.1 模型评估概述

8.2 大语言模型评估体系

8.3 大语言模型评估方法

8.4 大语言模型评估实践

总结

坚持到了这儿，恭喜你，表示你有做AI大模型工程师的潜力。其实我想说的上面的内容只是冰山一角，刚开始大家不需要多么精通了解这些内容。主要是不断练习，让自己跳出「舒适区」，进入「学习区」，但是又不进入「恐慌区」，不断给自己「喂招」。

记住，学习是一个持续的过程。大模型技术日新月异，每天都有新的研究成果和技术突破。要保持对知识的渴望，不断学习最新的技术和算法。同时，实践是检验学习成果的最佳方式。通过实际项目实践，你将能够将理论知识转化为实际能力，不断提升自己的技术实力。

最后，不要忘记与同行交流和学习。AI大模型领域有许多优秀的专家和社区，他们可以为你提供宝贵的指导和建议。参加技术交流会、阅读论文、加入专业论坛，这些都是提升自己技术水平的好方法。

祝愿你在AI大模型的学习之旅中取得丰硕的成果，开启属于你的AI大模型时代！