60天高效掌握AI大模型的系统学习计划,大模型入门到精通，为金三银四开始准备了！
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2024年OpenAI吹响“大模型主导未来变革”的号角，掌握AI大模型技术已成为职业发展的关键突破口。本计划融合学习理论与实战路径，助您30天内系统掌握大模型核心技术。
第一阶段：基础筑基（第1-7天）
第1-3天：AI大模型认知与开发环境配置
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核心概念学习（每日2小时）
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理解Transformer架构与注意力机制
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掌握预训练-微调范式差异
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学习大模型在NLP/CV领域的应用场景
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开发环境搭建（每日1小时）
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安装Python 3.8+、CUDA 11.7
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配置PyTorch/TensorFlow框架
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部署Hugging Face Transformers库
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第4-7天：核心组件实践
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模型量化技术（每日3小时）
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对比量化/剪枝/蒸馏的优劣势
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实践AWQ量化方案解决outlier问题
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运行LLM.int8()推理加速实验
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基础模型调用（每日2小时）
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使用BERT完成文本分类任务
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实现GPT-2的文本生成
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部署Hugging Face Pipeline
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第二阶段：核心技术突破（第8-18天）
第8-12天：高效微调技术
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微调方法实践（每日4小时）
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使用LoRA微调ChatGLM模型
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实现P-Tuning v2参数优化
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医疗数据领域适配实战
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提示工程精要（每日1小时）
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Chain-of-Thought提示设计
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多轮对话系统构建
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第13-18天：企业级应用开发
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项目开发实战（每日4小时）
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基于LangChain构建知识库问答系统
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开发电商虚拟试衣AI应用
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实现SD多模态文生图程序
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性能调优（每日1小时）
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模型剪枝实战（移除20%参数）
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RLHF奖励模型部署
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第三阶段：高阶实战（第19-28天）
第19-23天：前沿模型解析
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开源模型深度应用（每日4小时）
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精读LLaMA2论文并部署中文版
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复现Alpaca训练过程
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GLM-130B多卡推理实践
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论文带读训练营（每日1小时）
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解析《Attention is All You Need》
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精读PaLM技术报告
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第24-28天：企业项目实战
三套完整项目闭环开发（每日5小时）
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聊天机器人系统开发（Flask+React+LLaMA）
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智能对话系统实现（包含意图识别模块）
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大模型API服务化部署（Docker+K8s）
第四阶段：知识整合（第29-30天）
知识体系构建
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整理技术笔记与代码库（GitHub归档）
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构建个人作品集：
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技术博客（至少3篇实战解析）
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项目Demo视频展示
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制定持续学习计划：
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每月精读2篇顶会论文
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参与Kaggle大模型竞赛
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每日学习模板（高效执行建议）
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时间段
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内容安排
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产出要求
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8:00-10:00
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理论学习（论文/课程）
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思维导图笔记
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10:30-12:00
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代码实践
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GitHub提交记录
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14:00-16:00
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项目开发
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功能模块完成
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16:30-18:00
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调试优化
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性能提升报告
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20:00-21:00
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次日计划
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任务清单制定
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学习资源包
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必读论文：
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LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models
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LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models
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工具集：
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模型部署：vLLM, Text Generation Inference
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可视化：Weights & Biases, TensorBoard
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实战数据集：
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医疗对话数据集：MedDialog
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中文指令数据集：COIG
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如何学习AI大模型？
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这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览，小伙伴们记得点个收藏！
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。
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👉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。
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