大语言模型学习指南:入门、应用与深入

0x00 学习路径概述

本文将学习路径划分为三个部分:入门篇应用篇深入篇。每个章节针对不同的学习需求,帮助你从基础知识入手,逐步掌握大语言模型(LLM)的使用、应用开发以及技术原理等内容。

学习目标

  • 入门篇

    • 了解大语言模型的基础知识及常见术语
    • 学会使用编程语言访问 OpenAI API 等模型接口
    • 面向非专业背景用户的大模型普及
  • 应用篇

    • 搭建开源模型推理环境
    • 学习大语言模型应用开发框架(如 LangChain、Dify 等)
    • 掌握 Prompt 工程、RAG、Agent 等应用开发模式
  • 深入篇

    • 了解大模型的技术原理、训练微调、数据工程和推理优化
    • 探索大语言模型的前沿技术和应用进展

根据自身需求,可以选择关注相应的章节。如果对大语言模型的原理不感兴趣,可以直接学习入门篇和应用篇。


0x10 入门篇

基础学习资源

  1. 申请 OpenAI API

    • 请访问 OpenAI Quickstart,并确保有良好的国际互联网访问条件。
    • 推荐使用 OpenRouter 来访问多种闭源和开源模型。
  2. 入门课程推荐


0x20 应用篇

应用开发与框架

  1. 系统构建教程

  2. 大语言模型应用框架


0x30 深入篇

0x31 大模型技术基础

  1. 深度学习入门

0x32 大模型技术原理

  1. 大语言模型综述 【必看】:

0x33 大模型训练与微调

  1. 训练大模型 【必看】:

0x34 大模型数据工程

  1. 数据处理与生成

0x35 大模型推理优化

  1. 推理速度与性能分析 【必看】:

0x36 大模型应用

  1. Prompt 工程与 RAG

总结:本文为大语言模型的学习者提供了从基础到深入的全方位资源,涵盖了模型的基本使用、开发框架、技术原理、微调以及推理优化等多个方面。根据自己的需求选择相应的章节进行学习,逐步掌握大语言模型的相关技术和应用开发。

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