学习AI大模型从零基础入门到精通是一个循序渐进的过程，涉及到理论知识、编程技能和实践经验。下面是一份详细的指南，帮助你从头开始学习并逐步掌握AI大模型的构建与应用。
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
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大模型 AI 能干什么？
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大模型是怎样获得「智能」的？
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用好 AI 的核心心法
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大模型应用业务架构
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大模型应用技术架构
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代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
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提示工程的意义和核心思想
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prompt 典型构成
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指令调优方法论
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思维链和思维树
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prompt 攻击和防范
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第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 Javascript 程序员。
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为什么要做 RAG
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搭建一个简单的 ChatPDF
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检索的基础概念
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什么是向量表示（Embeddings）
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向量数据库与向量检索
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基于向量检索的 RAG
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搭建 RAG 系统的扩展知识
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混合检索与 RAG-Fusion 简介
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向量模型本地部署
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第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
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为什么要做 RAG
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什么是模型
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什么是模型训练
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求解器 & 损失函数简介
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小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
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什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
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Transformer结构简介
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轻量化微调
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实验数据集的构建
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第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
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硬件选型
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带你了解全球大模型
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使用国产大模型服务
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搭建 OpenAI 代理
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热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
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在本地计算机运行大模型
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大模型的私有化部署
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基于 vLLM 部署大模型
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案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
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部署一套开源 LLM 项目
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内容安全
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互联网信息服务算法备案
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如何系统的去学习大模型LLM ？
大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “？”“”等问题热议不断。
不如成为「」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！
但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高
针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 分享出来：包括等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓
第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
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。
👉学会后的收获：👈 • 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。
1.AI大模型学习路线图 2.100套AI大模型商业化落地方案 3.100集大模型视频教程 4.200本大模型PDF书籍 5.LLM面试题合集 6.AI产品经理资源合集
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