大模型入门的路很长，你敢走吗？零基础入门到精通，看这篇就够了！赶紧收藏！

作为大模型领域的“新兴战场”，越来越多的人在讨论如何入门、如何快速提升自己的能力。你是否也有过这样的困惑：想学大模型，但基础薄弱怎么办？到底该怎么学，才能在面试中脱颖而出？

让我先给你一个简单的答案：学大模型不仅仅是做题、读文献那么简单，它关乎的是思维方式的转变，是对技术本质的深入理解。

“大模型入门的路很长，你敢走吗？”

首先，我得坦白说，大模型的学习不适合所有人，尤其是对于那些基础薄弱、没有相关项目经验的同学来说，这条路可能会比想象中的要艰难得多。有个朋友是26届的应届生，基础较为薄弱，没啥LLM（大语言模型）项目经验。刚开始，他就按照市面上的一些学习路线图，一周就消化了几章基础内容。

结果呢？迷迷糊糊一通读，啥也没懂。还不如从一些实际项目入手，至少知道自己学的到底是什么。

别只看文献，动手做才是王道！

这话不能仅仅是个建议，而是必须遵守的法则！大部分学员都喜欢纸上得来终觉浅的做法：只读书、看讲解、做做习题。

殊不知，大模型的“活”在于实践。

我的一些学员之前也是看完书本知识后直接跳进预训练（Pretrain）和后训练（Post-Training），结果一上手才发现，根本不是想象中的那回事。

学到的知识，很多时候就是“背”出来的，没去理解。怎么能在面试中脱颖而出呢？

比如，要理解“常见模型”这一部分，llama系列和qwen系列的模型结构，这两个几乎是面试常考的“热词”，你得死磕这个。知道它们的架构，了解它们的优劣势，最好动手在这些模型上做一些实验，走一遍全流程。

有些事儿，书本教不了你

对于那些有一定基础并参与过项目的朋友，你的学习路线就该走得更有针对性了。很多同事在公司做数据工作，可能经常是在跑跑脚本，或者仅仅是接触到预训练、后训练中的一个环节。问题来了，能做一项任务，难道就代表你懂了吗？ 绝对不！你要做的是了解全链条，真正理解每一个细节如何串联在一起。尤其是在初创公司，你做的每一件事，都关乎项目能否落地。

框架和工具：少走弯路

如果你已经有一定的实践经验，接下来就该重点关注框架和工具。我建议有意继续进行预训练的朋友，参考 Pai-Megatron-Patch 框架，或者魔改 Megatron-LM。这些工具，可以帮你省去不少摸索时间。更重要的是，它们让你了解“工程化”的核心。

RAG和Agent：这才是未来！

很多人觉得RAG（Retrieval-Augmented Generation）和Agent（智能代理）只是大模型的“花架子”，但实际上，这两者才是LLM真正的应用方向。

如果你从未尝试过，不妨从开源项目入手，修改一下代码，看看效果。你会发现，自己动手的过程中，才是真正学到东西的时候。

总结一下：

1. 基础不够，动手更重要。只看书不做实验，最终学到的只是“概念”而已。大模型学习是一条需要反复试验、不断优化的道路。

2. 选择合适的工具和框架，少走弯路。用对了工具，才能提高效率。学会从框架出发，学习如何搭建一个完整的系统，而不仅仅是零碎的知识。

3. 注重实际应用，特别是RAG和Agent。这些才是大模型应用的核心方向，你的学习才有价值。

所以说，想在大模型赛道上走得远，不仅要学习理论知识，更要注重实践的积累。毕竟，真正的高手，不是站在书本上批评理论的人，而是能在工程中不断优化、突破自己的人。

END

一个人可以学得很快，但一群人才能学得更深。

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