[ 2025.4.19更新 ]

💡AI 大模型学习线路（九大阶段进阶体系）

系统掌握 AI 大模型从入门到实践，涵盖理论基础、主流模型、训练优化、工程落地与跨模态融合。适合研发工程师、算法岗、AI 创作者、研究生、博士生。

第一阶段：人工智能基础与编程环境

目标：建立人工智能基本认知，搭建深度学习开发环境

1. 基础知识

什么是 AI / DL / LLM / AGI？
参数规模、训练数据、模型能力的关系
Transformer 架构原理简介

2. 编程环境准备

Python 环境配置（Anaconda / venv）
GPU 驱动 + CUDA + cuDNN 安装
IDE 推荐：Jupyter Notebook、VSCode

3. 框架掌握

PyTorch 入门：张量、模型、训练流程
Transformers 库（Huggingface）使用基础

第二阶段：深度学习基础与神经网络结构

目标：掌握神经网络基本构造与常用模型

1. 深度学习核心概念

激活函数、损失函数、反向传播
过拟合与正则化

2. 常见网络结构

MLP、CNN、RNN、LSTM、Transformer
主干模型演化：AlexNet → ResNet → ViT

3. 框架实战

用 PyTorch 搭建并训练基本神经网络
实现图像分类 / 文本分类 demo

第三阶段：大模型（LLM）基本认知与主流模型解析

目标：掌握大模型的原理、演化过程与代表模型

1. 大模型定义与技术基础

参数数量、数据规模、预训练 + 微调机制
大模型与小模型的本质区别

2. 主流大模型详解

GPT 系列（GPT-2 / GPT-3 / GPT-4 / ChatGPT）
BERT 系列（BERT / RoBERTa / ALBERT）
Vision Transformer / CLIP / DINO / SAM
多模态模型：BLIP、ALBEF、GPT-4V

3. 大模型应用案例

聊天机器人、图文生成、智能问答、代码生成

第四阶段：大模型训练与推理机制

目标：理解训练流程、优化策略与推理加速技巧

1. 训练流程全解析

数据预处理与 tokenizer
Masked LM / Causal LM
梯度累积、学习率调度器

2. 提升训练效率

混合精度训练（FP16）
多卡训练（Data Parallel / DDP）
模型并行与 ZeRO 优化器

3. 推理部署

ONNX / TensorRT 简介
基于 Transformers 的量化与导出

第五阶段：提示工程与微调技术

目标：掌握少样本能力提升手段，优化大模型行为表现

1. Prompt Engineering

Prompt 模板、Few-shot / Zero-shot
Chain-of-Thought、Tool Use、ReAct 等技巧

2. 模型微调技术

全参数微调
参数高效微调（LoRA / P-Tuning / Adapter）
LLaMA、ChatGLM 等微调流程实践

3. 指令微调与奖励建模

Supervised Fine-tuning（SFT）
Reinforcement Learning from Human Feedback（RLHF）

第六阶段：RAG 检索增强生成系统

目标：掌握让大模型“查资料再回答”的核心技术路径

1. 什么是 RAG？

LLM 不具备事实记忆 → 接入外部知识库
检索（Retriever）+ 生成（Generator）

2. 核心组件

知识库构建（文本切分、Embedding）
向量检索（Faiss / Milvus / Qdrant）
检索式对话系统搭建（LangChain / LlamaIndex）

3. 实战项目

企业知识问答系统
私人笔记问答 / 法律助手 / 医疗智能体

第七阶段：跨模态与多模态融合

目标：掌握图文、音频、视频与语言之间的融合生成机制

1. 多模态基础

图文模型（CLIP、BLIP、GIT）
图像生成（Stable Diffusion / Midjourney）
音频转文本（Whisper / Fastspeech）

2. 实战应用

文生图系统（Diffusers）
图像问答（MiniGPT-4）
多模态 Agent（GPT-4V / Gemini 1.5）

第八阶段：大模型系统部署与成本控制

目标：能够将 LLM 模型从训练部署到线上系统，控制资源与稳定性

1. 推理部署方案

GPU + Triton + Web 服务
Huggingface Text Generation Inference（TGI）
vLLM / DeepSpeed-Inference 高并发部署

2. 模型压缩与优化

模型剪枝 / 蒸馏 / 量化（INT4、GGML）
QLoRA + 4bit / 8bit Inference

3. 在线服务构建

Flask / FastAPI 构建接口
OpenAI 接口对接 / 接入前端

第九阶段：综合实战与科研能力进阶

目标：结合项目、竞赛与论文阅读，进入科研级模型理解与创新

1. 项目实战

企业 AI Copilot 助手
私人知识库问答系统
电商客服大模型、医疗 QA 模型

2. 论文精读

GPT-3、ChatGPT、LLama、Qwen 等核心论文
微调方法 / Agent 技术进展跟踪

3. 技术趋势前瞻

AGI、MoE 混合专家模型、多智能体系统
开源 LLM 矩阵持续关注：LLaMA3、Yi、Qwen、Baichuan、ChatGLM、InternLM

📚 附录：学习资料推荐

实战项目资源

LangChain + OpenAI 应用集
Awesome LLM、中文大模型生态地图
Bilibili/知乎/Youtube 大模型工程实战系列

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