前言
很明显，这是一个偏学术方向的指南要求，所以我会把整个LLM应用的从数学到编程语言，从框架到常用模型的学习方法，给你捋一个通透。也可能是不爱学习的劝退文。
通常要达到熟练的进行LLM相关的学术研究与开发，至少你要准备 数学、编码、常用模型的知识，还有LLM相关的知识的准备。
TL;DR
要求总结：
数学知识：线性代数、高数、概率
开发语言：Python, C/C++
开发框架：Numpy/Pytorch/Tensorflow/Keras/Onnx
常用模型：MLP、CNN、RNN、Transformer（GPT-2、RWKV、Mamba、TTT）
LLM相关：Prompt各种理论框架，RAG各种技术，FineTune的几种方法
好了，开始正式的劝退版吧。
数学是基础，但是对于研究生来讲可能又不是大问题。
通常数学对于毕业后的人来讲，需要简单的看一下，对于一个研究生一年级的人来讲不是问题。毕竟线性代数、高数、概率都是必考。只有凸优化这东西，可能是门需要自己再看一下的课程。
线性代数：关键概念包括向量、矩阵、。重要的公式涉及矩阵乘法、及特征值方程Av=λv，其中 A是矩阵，v 是特征向量，λ是特征值。
高数：基本是微积分，重点是理解极限、导数和积分的概念。函数 f(x) 在点 x的导数由f′(x)=limh→0 f(x+h)−f(x) 给出，基本微积分定理将微分与积分联系起来。
概率：关键点包括概率公理、条件概率、随机变量和分布。例如，贝叶斯定理由P(A∣B)=P(B∣A)P(A)/P(B)给出，它帮助在发生B 的情况下更新 A 的概率。
凸优化：关注目标函数的问题。关键概念包括凸集、凸函数、梯度下降。梯度下降更新规则可以表示为 xn+1 =xn −α∇f(xn )，其中 α是学习率。可能你需要在此努力一下。
编码，以前需要大量的时间，现在你只需要适应AI的Copilot
原来编码我要写一堆的，但是最近的AI告诉我，Cursor或者任意的AI大模型都可以指导你完成基本的编码工作了。
所以你只需要知道，自己需要下面这些知识就好了。
核心开发语言要掌握Python、C/C++。 如果你有更强烈的意愿，可以再去研究一下CUDA相关的知识。
Numpy 主要是掌握各种数据的使用方法。
Pytorch 与 Tensor、 Keras 就是完成各种网络及训练的方法。 Onnx就是有些模型是基于它的发布，你要会使用它来运行及分析这个模型。
但这些其实只需要你会问AI大模型就好了。
常用模型，这些可能是让你了解常识，面未来的突破就在历史
MLP、CNN、RNN的典型模型你可能要相对熟悉一点，我建议你自己手写一下。
建议是这些网络
LeNet-5: 这是最早的卷积神经网络之一。
AlexNet: AlexNet在ImageNet图像分类竞赛中表现优异，标志着深度学习的广泛应用。
VGGNet: VGGNet以其深度和使用的小（3x3）而闻名，常用的模型有VGG16和VGG19。
ResNet (Residual Networks): ResNet通过引入残差连接解决了深度网络中，最著名的版本是ResNet-50、ResNet-101。
Long Short-Term Memory (LSTM):LSTM通过引入门控机制解决了标准RNN中的长期依赖问题，是处理序列数据的标准模型之一。
Gated Recurrent Unit (GRU): GRU是LSTM的简化版本，具有类似的性能但计算效率更高。
Bidirectional RNN: 这是RNN的一种变体，可以同时考虑序列中前后文信息，通常用于自然语言任务。
而新一些架构，可能你要看RWKV、Mamba、TTT这三个新架构，它们的潜力还是不错的。
LLM相关
你的目标是这个，其实现在所有做人工智能的基本上都集中在这儿了。而且在卷这样简单的一个架构的各个方面：
推荐自己手写一个 Transformer 模型，至少要写一个 Attention 的结构。还要看懂下面这个图。你就能体会到一个至简的模型是怎么遵循 Scaling Law的，AGI 可能就在这个简单的重复与变大中了！
当然了，一定要用数据跑个训练。GPT-2的就有非常不错的示范了。
如果你能顺利完成到这儿，我想你的水平，混个论文，搞到研究生毕业在大部分院校应该不是大问题了。如果是TOP几的。。。你自己再想一下吧。
但是，如果你觉得这些难？想找个效率更高，难度更简单的。那我建议你听个课吧。毕竟，课程是一个相对体系化，而且有人不断的能讲解且解决你的疑问的手段。相当于用钱买了你的时间与知识。
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阶段 1：AI 大模型时代的基础认知
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目标：深入洞悉 AI 大模型的基本概念、发展历程以及核心原理。
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内容
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- L1.1 人工智能概述与大模型起源探寻。
- L1.2 大模型与通用人工智能的紧密关联。
- L1.3 GPT 模型的辉煌发展历程。
- L1.4 模型工程解析。
- L1.4.1 知识大模型阐释。
- L1.4.2 生产大模型剖析。
- L1.4.3 模型工程方法论阐述。
- L1.4.4 模型工程实践展示。
- L1.5 GPT 应用案例分享。
阶段 2：AI 大模型 API 应用开发工程
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目标：熟练掌握 AI 大模型 API 的运用与开发，以及相关编程技能。
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内容
：
- L2.1 API 接口详解。
- L2.1.1 OpenAI API 接口解读。
- L2.1.2 Python 接口接入指南。
- L2.1.3 BOT 工具类框架介绍。
- L2.1.4 代码示例呈现。
- L2.2 Prompt 框架阐释。
- L2.2.1 何为 Prompt。
- L2.2.2 Prompt 框架应用现状分析。
- L2.2.3 基于 GPTAS 的 Prompt 框架剖析。
- L2.2.4 Prompt 框架与 Thought 的关联探讨。
- L2.2.5 Prompt 框架与提示词的深入解读。
- L2.3 流水线工程阐述。
- L2.3.1 流水线工程的概念解析。
- L2.3.2 流水线工程的优势展现。
- L2.3.3 流水线工程的应用场景探索。
- L2.4 总结与展望。
阶段 3：AI 大模型应用架构实践
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目标：深刻理解 AI 大模型的应用架构，并能够实现私有化部署。
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内容
：
- L3.1 Agent 模型框架解读。
- L3.1.1 Agent 模型框架的设计理念阐述。
- L3.1.2 Agent 模型框架的核心组件剖析。
- L3.1.3 Agent 模型框架的实现细节展示。
- L3.2 MetaGPT 详解。
- L3.2.1 MetaGPT 的基本概念阐释。
- L3.2.2 MetaGPT 的工作原理剖析。
- L3.2.3 MetaGPT 的应用场景探讨。
- L3.3 ChatGLM 解析。
- L3.3.1 ChatGLM 的特色呈现。
- L3.3.2 ChatGLM 的开发环境介绍。
- L3.3.3 ChatGLM 的使用示例展示。
- L3.4 LLAMA 阐释。
- L3.4.1 LLAMA 的特点剖析。
- L3.4.2 LLAMA 的开发环境说明。
- L3.4.3 LLAMA 的使用示例呈现。
- L3.5 其他大模型介绍。
阶段 4：AI 大模型私有化部署
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目标：熟练掌握多种 AI 大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
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内容
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- L4.1 模型私有化部署概述。
- L4.2 模型私有化部署的关键技术解析。
- L4.3 模型私有化部署的实施步骤详解。
- L4.4 模型私有化部署的应用场景探讨。
学习计划：
- 阶段 1：历时 1 至 2 个月，构建起 AI 大模型的基础知识体系。
- 阶段 2：花费 2 至 3 个月，专注于提升 API 应用开发能力。
- 阶段 3：用 3 至 4 个月，深入实践 AI 大模型的应用架构与私有化部署。
- 阶段 4 ：历经 4 至 5 个月，专注于高级模型的应用与部署。
