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。
-
大模型 AI 能干什么？
-
大模型是怎样获得「智能」的？
-
用好 AI 的核心心法
-
大模型应用业务架构
-
大模型应用技术架构
-
代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
-
提示工程的意义和核心思想
-
Prompt 典型构成
-
指令调优方法论
-
思维链和思维树
-
Prompt 攻击和防范
-
....
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。
-
为什么要做 RAG
-
搭建一个简单的 ChatPDF
-
检索的基础概念
-
什么是向量表示（Embeddings）
-
向量数据库与向量检索
-
基于向量检索的 RAG
-
搭建 RAG 系统的扩展知识
-
混合检索与 RAG-Fusion 简介
-
向量模型本地部署
-
....
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？
-
为什么要做 RAG
-
什么是模型
-
什么是模型训练
-
求解器 & 损失函数简介
-
小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
-
什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
-
Transformer结构简介
-
轻量化微调
-
实验数据集的构建
-
....
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。
-
硬件选型
-
带你了解全球大模型
-
使用国产大模型服务
-
搭建 OpenAI 代理
-
热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
-
在本地计算机运行大模型
-
大模型的私有化部署
-
基于 vLLM 部署大模型
-
案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
-
部署一套开源 LLM 项目
-
内容安全
-
互联网信息服务算法备案
-
...
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
随着大模型的持续爆火，各行各业都在开发搭建属于自己企业的私有化大模型，那么势必会需要大量大模型人才，同时也会带来大批量的岗位？"雷军曾说过：站在风口，猪都能飞起来"可以说现在大模型就是当下风口，是一个可以改变自身的机会，就看我们能不能抓住了。