如何零基础入门LLM，零基础入门到精通，收藏这篇就够了

最新推荐文章于 2025-10-31 11:22:55 发布

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之前推送了这篇文章后

一探究竟 —— 主流大厂对大语言模型LLM的需求和应用

大家纷纷留言希望能再多深入介绍下LLM

于是今天继续更新！

本文内容概览：

☑️LLM各个岗位的常规技能需求

· DE

· DS

· AS/Modeling DS

· MLE

· SWE

☑️如何零基础入门LLM及具体个人project sample

· Personalized Recommendation

· Costumer Support

☑️实习tips

LLM各个岗位的常规技能需求

首先，我们从Stanford DS coursework出发，总结出了以下4个必备技能点：

Machine Learning：比较常见的课程包括NLP、CV、GNN，更传统的一些ML，比如说Random Forest，Boosted Trees；
Stats & Math：更多是数学方面，也有stochastic processes，A/B testing等；
Data & Business Sense：如何进行data analytics，例如理解一个domain里数据的意义，怎样去做特定数据的ETL，怎么去处理数据以使其达到更适合去训练模型的状态；
Data Structure & Algorithm

其次，大厂LLM项目里不同岗位需要掌握的技能点各不相同。因此要想好自己喜欢哪一种类型的工作，同时也要想哪些岗位是最合适自己的，再有的放矢地学习前述技能。

主要是把控数据，提高数据质量，使得数据可以直接用于模型训练。作为DE，需要关注数据源以一个怎样的streaming的形式存下来的，有什么schema，怎样更高效地去提取数据、清理数据，使数据可以直接用作下游训练模型的或者统计数据的input。

更偏analytics，需要对数据进行分析。作为DS，在一个新的模型上线后，需要去判断新的模型feature做得好不好。尤其是对于AI产品，在产品形态和用户交互方面与以往的互联网产品完全不同，以往网页上常用的CTR (Click-through Rate)，Dura time在新的产品形态下并不适用。DS需要重新定义一些metrics，去衡量新的feature或者新的模型是否有效。

同时，DS也需要提供insightful analysis，指导产品未来的改进。例如DS可以通过分析目前产品的不足，写一个报告去推动新feature的开发。

AS/Modeling DS

在Microsoft或者Amazon比较多。更偏modeling，主要负责提升模型的表现，包括独立去develop一个新的machine learning algorithm，或者提升现有模型。

AS日常工作主要需要看paper，implement其中的方法并提升这个方法，也要对模型进行训练并且deploy到线上。

MLE

在Google和Meta会比较多。这些公司内有明显的research team和production team的区分。Research team会负责模型的研发，MLE负责把模型更好地deploy到线上。在这样的情况下，MLE更多需要考虑：

1）Scalability：模型怎样可以更高效，在并发情况下没有问题；

2）Inference Optimization：怎样更快地去更快更稳定地去运行模型；

当发现一些模型上的不足，主动和research team去提出，并参与到下一版本algorithm的improvement。

SWE

所有的ML project都有software engineer。SWE一方面要写爬虫程序，保证能够顺利爬取大量的网页文本Web Corpus用作LLM的训练，去读取、处理、存储一个data pipeline。另一方面，SWE也需要负责LLM training和inference的infra，保证训练的高效性，以及推理的正确性。

如何零基础入门LLM

首先第一步是入门学习LLM所需的基础理论。非常推荐学习NLP类型的基础课程，其中强推CS224N: Natural Language Processing with Deep Learning。这个可以在Google上找到这门课程，有往年的录屏，建议把这门课的slides、作业以及course project都认真完成。另外也可以在Coursera上学习prompt engineering的基础课程。LImma和千问的Report也是很好的学习资源。

其次是通过hands-on project来实际理解和应用LLM。下面是两个个人project sample，用来具体展示如何在做project中应用LLM：

Personalized Recommendation

假设我们要做一个类似小红书的推荐系统，需要根据用户的历史浏览记录、笔记、是否点赞等历史数据去预测这位用户会接下来会对哪些topic感兴趣，并进行topic generation。

可以从Kaggle上获取数据集或者自己收集一些真实数据作为ground truth data。在prompt engineering的过程中，把数据划分为training set和test set（比如用户的interaction history、以及用户后续实际会点开的笔记），搭建evaluation metric并评估模型的表现，从而对prompt进行迭代。

到此，我们就搭建了一个很简单的产品。除此之外，可以用之前提到的low cost的方式，去生成数据，再手把手FinetuneLIama – 3.1-8B或者一个更小的model，在自己的电脑上运行。

Costumer Support

假设我们要用LLM来搭建一个网站客服的自动回复。这个case会多一层RAG（retrieval augmented generation） Layer，也就是说我们可以把关于这个产品的所有信息放到一个vector database里，要有一个embedding model，需要build一个RAG workflow。

在实际运用时，用户发出query后，在文档里去搜索并找到相关文档，把找到的文档和问题以及给到大模型去回答。在将文档和问题给到大模型这一步也需要做一个prompt engineering，通过一个prompt来触发大模型回答问题。

有了RAG以及prompt engineering，也可以做一个简单的产品了。

最后，LLM的发展实在是日新月异，让自己stay up to date也很重要。可以设置Google scholar的notification，关注和学习LLM领域新发表的论文；另外Twitter也是很好的stay up to date的途径，在Twitter上关注这个领域的researcher，他们会定期分享有意思的研究。

另外，在LLM时代也要把LLM作为效率提升工具用起来，帮助自己形成一个human and machine both in the loop 的workflow。这里也推荐一些工具：

1）Notebook LLM：可以利用Notebook LLM去高效地学习文献和视频教程，有问题和它一起解决。

2）Claude：可以用到brainstorming帮助自己写code或者做experiment。例如你有一个很简单的idea，想做成APP或一个项目，可以让Claude去coding，然后自己再对code进行review。

3）Sakana AI’s Scientist：是一个workflow， Sakana AI’s Scientist有capability完成整个research的流程，不过还是需要人类的supervision和reward。