全新发布!大模型LLM学习路线图:全面掌握学习路径,非常详细收藏我这一篇就够了

2024最新最全【大模型学习路线规划】零基础入门到精通! 数学基础:学习线性代数、微积分、概率论与数理统计等基础知识。这些数学基础对于理解大模型的原理和算法至关重要。编程语言:熟练掌握Python编程,这是大模型开发的首选语言。同时,了解常用的深度学习框架,如TensorFlow和PyTorch。深度学习基础:学习深度学习的基本原理和常用算法,如神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。Transformer模型:深入理解Transformer的原理、结构及其变种。 阅读详情

ChatGPT的出现在全球掀起了AI大模型的浪潮,2023年可以被称为AI元年,AI大模型以一种野蛮的方式,闯入你我的生活之中。

从问答对话到辅助编程,从图画解析到自主创作,AI所展现出来的能力,超出了多数人的预料,让不少人惊呼:“未来是属于AI的”。AI大模型——成为互联网从业者必备技能。

01 大模型岗位需求

大模型时代,企业对人才的需求变了,AIGC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。

  • 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。

①人工智能/大模型学习路线

②AI产品经理入门指南

③大模型方向必读书籍PDF版

④超详细海量大模型实战项目

⑤LLM大模型系统学习教程

⑥640套-AI大模型报告合集

⑦从0-1入门大模型教程视频

⑧AGI大模型技术公开课名额

02 主流大模型

大模型是指模型具有庞大的参数规模和复杂程度的机器学习模型。在深度学习领域,大模型通常是指具有数百万到数十亿参数的神经网络模型。

这些模型通常在各种领域,例如自然语言处理、图像识别和语音识别等方面,表现出高度准确和广泛的泛化能力。大模型按照功能可分为NLP大模型、CV大模型、科学计算大模型和多模态大模型。

如今,大模型支持的模态数量更加多样,从支持文本、图片等单一模态下的单一任务,逐渐发展成支持多种模态下的多种任务:

  • NLP(Natural Language Processing,自然语言处理)大模型:LLM为NLP大模型的一种,主要用于处理自然语言文本数据,具备强大的语言理解和生成能力,帮助人类完成问答、创作、文本等工作,例如Open AI的GPT系列模型。
  • CV(Computer Vision,计算机视觉)大模型:主要用于处理图像和视频数据,具备强大的图像识别和视频分析能力,如人脸识别、物体检测等,具体可以在智能驾驶、安防等领域进行利用,例如腾讯的PCAM大模型。
  • 科学计算大模型:主要用于解决科学领域的计算问题,如生物信息学、材料科学、气候模拟等,需要处理大规模数值数据,例如华为的盘古气象模型。
  • 多模态大模型:可以同时处理多种类型的模态数据,如文本、图像、语音等,实现跨模态搜索、跨模态生成等任务,已有的渗透应用具体包括搜索引擎、办公工具、金融电商等,例如谷歌的Vision Transformer模型。

03 2024大模型学习路线图

大模型学习路线图,整体分为7个大的阶段:

第二阶段:在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;

第三阶段:大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;

第四阶段:大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;

第五阶段:大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;

第六阶段:以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;

第七阶段:以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

04 量身定制学习方案

不同基础人群,有不同模型适配方案,匹配相关岗位,清晰明了。根据不同基础主要分了三类人群,分别是:

① 0基础人群

②Java、前端、大数据、C++、PHP等人员

③数据科学家、人工智能研究人员、AI开发人员等

如果想发表AI相关期刊或毕业论文(毕设)的人员,通过课程可以掌握大模型核心技术,完成期刊或毕业论文(毕设)的写作。

AI产品经理:


如果有Java、前端、大数据、PHP开发经验,为什么转行要来学大模型?

AI大模型大势所趋,热度极高,每个行业都在布局大模型,未来软件都要被AI大模型重构,Java、大数据学科学习大模型,通过这套课可以学习大模型内部机制,学习如何通过大模型做微调,学完你未来大模型Java开发就能领先一步,掌握大模型基础就可以转型大模型人才领域,从而获得高薪。

如果不想转行,学习这份资源也可以有技术进阶,因为未来应用开发也得学,大模型是未来软件工程师必备技能。

Java同学入行大模型需要本科以上,现在学习竞争力小,率先抢占大模型热点,进入AI的热门赛道,学完这份资源不但不会失业,想延续自己IT道路,想转行,未来还能找到更高薪资的岗位。课程里面有如何进行大模型的应用,即使你不理解原理,直接实操也能用得着。

已经学了人工智能了为什么转行要来学大模型?(如人工智能研究人员、AI开发人员、对AIGC感兴趣人员等)

ChatGPT诞生后,目前国内大模型逐渐崛起,大模型一定也必将是未来的一个发展趋势,未来软件都要被AI大模型所重写,所以对于已经有了人工智能基础的学生来说,可以用更短时间(8周)学习所有大模型,了解大模型背后原理,掌握大模型微调机制和原理,将国内外70%的大模型(开源的,非开源的)全都一网打尽。

AI的技术不断在迭代更新和发展,目前做AI的,80%的人仍然致力于AI传统的应用方式,比如之前的NLP的第三范式:预训练+微调,但是NLP目前已经发展到:预训练+Prompt+微调工程,虽然旧的方式依然能解决企业问题,但仍旧存在效率低、准确率低等问题。

目前在做AI业务的,都需要了解或者使用新的大模型应用技术,因为随着企业产品的更新迭代,技术也需要更新。

学习完带给你的能力:
  • 基于大模型全栈工程实现(前端、后端、产品经理、设计、数据分析等),通过这门课可获得不同能力;
  • 能够利用大模型解决相关实际项目需求:大数据时代,越来越多的企业和机构需要处理海量数据,利用大模型技术可以更好地处理这些数据,提高数据分析和决策的准确性。因此,掌握大模型应用开发技能,可以让程序员更好地应对实际项目需求;
  • 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能,学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;
  • 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力:大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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1. 100+本大模型方向电子书

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2. 26 份行业研究报告:覆盖多领域实践与趋势

报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容,涵盖:

  • 职业趋势:《AI + 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》;
  • 商业落地:《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》;
  • 领域细分:《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》;
  • 行业监测:《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。

3. 600+套技术大会 PPT:听行业大咖讲实战

PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会,包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践:

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  • 安全方向:《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级(腾讯代码安全实践)》;
  • 产品与创新:《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式:构建 AI 产品》;
  • 多模态与 Agent:《Step-Video 开源模型(视频生成进展)》《Agentic RAG 的现在与未来》;
  • 工程落地:《从原型到生产:AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。

二、求职必看:大厂 AI 岗面试 “弹药库”,300 + 真题 + 107 道面经直接抱走

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1. 107 道大厂面经:覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位

面经整理自 2021-2025 年真实面试场景,包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题,每道题都附带思路解析:

2. 102 道 AI 大模型真题:直击大模型核心考点

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3. 97 道 LLMs 真题:聚焦大型语言模型高频问题

专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案,比如让很多人头疼的 “复读机问题”:


三、路线必明: AI 大模型学习路线图,1 张图理清核心内容

刚接触 AI 大模型,不知道该从哪学起?这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点,不用再盲目摸索!

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路线图涵盖 5 大核心板块,从基础到进阶层层递进:一步步带你从入门到进阶,从理论到实战。

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L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

L1阶段:了解大模型的基础知识,以及大模型在各个行业的应用和分析,学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

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L2阶段:攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段:AI大模型RAG应用开发工程,主要学习RAG检索增强生成:包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估,还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

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L3阶段:跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段:大模型Agent应用架构进阶实现,主要学习LangChain、 LIamaIndex框架,也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统,打造Agent智能体。

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L4阶段:精进篇丨模型微调与私有化部署

L4阶段:大模型的微调和私有化部署,更加深入的探讨Transformer架构,学习大模型的微调技术,利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调,并通过Ollama、vLLM等推理部署框架,实现模型的快速部署。

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L5阶段:专题集丨特训篇 【录播课】

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