在当今的 AI 时代，作为程序员的我们可以怎样入局？零基础入门到精通，收藏这篇就够了

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与其焦虑，不如行动。具体如何入门，可以先从做垂类模型的公司或者小公司切入，完整地参与到大模型的生产和落地中，积累了一定经验，再决定以后的方向。

大模型需要的基础也很简单，需要的更多是实战经验。如果不做强化学习的部分，掌握语言模型的基本概念以及Transformer的原理，再了解一下常见的几类大模型的结构，就可以上手了。在实践过程中，再积累一些分布式训练的经验就够了。现在各种深度学习库乃至LLM库都越来越健全，只要做过机器学习，调用起来各种接口也应该会得心应手。

其实所谓的新的增长点，不局限于大模型本身，而是大模型是趋势，其中有无数新的增长点。如果你是技术人员，要考虑的是具体深入演进哪个子领域，写上层模型代码还是cuda编程，做预训练还是微调。可以结合当前业务场景和自身的成长需求，来选择合适的技术栈。入门之后，会有更多更细的选择，像选用哪种深度学习库，用什么框架来适配新的显卡，都是需要用长远的眼光来认真衡量的。

零基础如何学习AI大模型

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为什么要学习大模型？

学习大模型课程的重要性在于它能够极大地促进个人在人工智能领域的专业发展。大模型技术，如自然语言处理和图像识别，正在推动着人工智能的新发展阶段。通过学习大模型课程，可以掌握设计和实现基于大模型的应用系统所需的基本原理和技术，从而提升自己在数据处理、分析和决策制定方面的能力。此外，大模型技术在多个行业中的应用日益增加，掌握这一技术将有助于提高就业竞争力，并为未来的创新创业提供坚实的基础。

大模型典型应用场景

①AI+教育：智能教学助手和自动评分系统使个性化教育成为可能。通过AI分析学生的学习数据，提供量身定制的学习方案，提高学习效果。
②AI+医疗：智能诊断系统和个性化医疗方案让医疗服务更加精准高效。AI可以分析医学影像，辅助医生进行早期诊断，同时根据患者数据制定个性化治疗方案。
③AI+金融：智能投顾和风险管理系统帮助投资者做出更明智的决策，并实时监控金融市场，识别潜在风险。
④AI+制造：智能制造和自动化工厂提高了生产效率和质量。通过AI技术，工厂可以实现设备预测性维护，减少停机时间。
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这些案例表明，学习大模型课程不仅能够提升个人技能，还能为企业带来实际效益，推动行业创新发展。