01 前言

上文[拆解DeepSeek——春节期间引起的群魔乱舞现象]，提到DeepSeeK是一个工程学的小奇迹，最大贡献在于打破N卡的垄断，用很少的卡、极低成本达到不输于一线厂商大模型的能力，使得学习、开发和使用大模型的门槛降低，对于行业发展有极其重要的影响，并且对于“思考过程”的展示也使得它的易用性更强，未来开发应用也更容易。

那么我们应该如何入手学习呢？

本文提供配套学习资料，可自行通过百度网盘下载。包含概念学习资料和Python全套的基础、自然语言处理、机器学习、深度学习、大模型资料。

02 大模型学习路线

问题：

我需要学习包括不限于大模型、深度学习、机器学习等相关知识，用来从事以后的大模型训练、应用场景开发等工作需要，帮我出一个学习列表及建议学习的资料。

DeepSeeK回答：

已深度思考（用时 20 秒）

嗯，用户想学习大模型、深度学习和机器学习这些知识，以后要从事大模型训练和应用开发。首先，我需要确定他的背景。可能他有一些编程基础，比如Python，但不确定是否了解数学基础。然后，他的目标是大模型相关的工作，所以需要覆盖从基础到高级的内容，包括理论和实践。

首先，应该建议他巩固数学基础，尤其是线性代数、概率统计和微积分。这些是机器学习的基石。然后，机器学习的基础知识，比如经典算法（线性回归、SVM、决策树等），推荐吴恩达的课程或者《统计学习方法》。

接下来是深度学习部分，CNN、RNN、Transformer这些架构必须掌握。资源可能包括《深度学习》花书，还有CS231n这样的课程。特别是Transformer，因为大模型都基于这个结构，所以需要详细学习。

然后进入大模型专题，包括预训练技术、微调、分布式训练等。这里需要推荐一些实践性的资料，比如Hugging Face的文档，还有论文如BERT、GPT系列的。分布式训练涉及框架如PyTorch和TensorFlow，可能需要学习Deepspeed、Megatron-LM等工具。

实践项目很重要，他需要动手做项目，比如微调BERT，或者参与开源项目。应用场景开发可能涉及LangChain、LlamaIndex这样的工具，以及部署方面的知识，比如模型压缩和ONNX。

最后，持续学习部分，跟进最新论文，参加社区，比如Hugging Face或者AI相关的会议。可能还需要补充其他领域的知识，比如NLP、多模态等。

需要确认学习路径是否合理，是否有遗漏的重要知识点。比如，数学基础是否足够，实践项目是否覆盖了关键点，还有最新的技术动态是否包含在内。另外，用户可能需要时间安排的建议，比如分阶段学习，每个阶段的时间分配。可能还需要推荐一些在线课程或书籍，确保资源容易获取且权威。

以下是一个系统化的学习路线及推荐资源列表，帮助你从基础到高阶掌握大模型、深度学习和机器学习相关技术，适用于大模型训练和应用开发场景：

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一、基础准备阶段

1. 数学基础

• 线性代数：矩阵运算、特征值、奇异值分解（SVD）

• 概率与统计：贝叶斯定理、概率分布、假设检验

• 微积分：梯度、链式法则、优化方法（如梯度下降）

• 推荐资源：

• 《线性代数及其应用》（Gilbert Strang）

• Coursera课程 Mathematics for Machine Learning

2. 编程基础

• Python：掌握NumPy、Pandas、Matplotlib

• 框架入门：PyTorch或TensorFlow基础

• 推荐资源：

• 书籍《Python Crash Course》

• PyTorch官方教程 Learn the Basics

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二、机器学习与深度学习基础

1. 经典机器学习

• 核心算法：线性回归、逻辑回归、SVM、决策树、随机森林、聚类（K-Means）

• 推荐资源：

• 吴恩达《Machine Learning》Coursera

• 书籍《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow》

2. 深度学习基础

• 核心内容：

• 神经网络基础（前向传播、反向传播）

• CNN（图像）、RNN/LSTM（序列）、Transformer（核心！）

• 损失函数、优化器（Adam、SGD）、正则化

• 推荐资源：

• 书籍《深度学习》（花书，Ian Goodfellow）

• 课程 CS231n (CNN) 和 CS224n (NLP)

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三、大模型核心技术

1. Transformer与预训练模型

• 核心内容：

• Transformer架构（Self-Attention、位置编码）

• BERT、GPT、T5、LLaMA等模型原理

• 预训练任务（MLM、NSP、Causal LM）

• 推荐资源：

• 论文 Attention Is All You Need

• Hugging Face文档 Transformers Library

2. 大模型训练技术

• 核心内容：

• 分布式训练（数据并行、模型并行、ZeRO）

• 混合精度训练、梯度累积

• 模型微调（LoRA、Adapter、Prompt Tuning）

• 推荐资源：

• 框架实践 DeepSpeed / Megatron-LM

• 论文 LoRA: Low-Rank Adaptation

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四、实践与进阶

1. 项目实战

• 入门项目：

• 使用Hugging Face训练一个文本分类模型

• 微调BERT/GPT-2完成特定任务（如对话生成）

• 高阶项目：

• 实现分布式训练（如使用Deepspeed训练百亿参数模型）

• 部署大模型到生产环境（FastAPI + ONNX/TensorRT）

2. 应用场景开发

• 核心技术：

• 大模型推理优化（量化、KV-Cache）

• 检索增强生成（RAG）、Agent开发（ReAct、Tool Calling）

• 多模态大模型（CLIP、LLaVA）

• 推荐工具：

• LangChain、LlamaIndex、vLLM

• 部署框架 TensorRT-LLM

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五、持续学习与拓展

1. 跟踪前沿技术

• 论文渠道：

• arXiv（关注 cs.CL、cs.LG）

• 顶会论文（NeurIPS、ICML、ACL）

• 社区与博客：

• Hugging Face博客、OpenAI官网

• 知乎专栏、Reddit的/r/MachineLearning

2. 扩展领域

• 多模态：扩散模型（Stable Diffusion）、视频生成

• AI安全：大模型对齐（RLHF）、对抗攻击

• 行业应用：金融、医疗、教育等垂直领域适配

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六、学习建议

1. 分阶段学习：先掌握基础再深入大模型，避免跳跃学习。

2. 动手优先：每个知识点配合代码实践（Kaggle/Colab）。

3. 参与开源：贡献Hugging Face模型或工具库代码。

4. 关注工业界：学习大厂技术博客（如Meta AI、Google AI）。

如果需要更具体的资源链接或学习计划，可以进一步细化方向（如侧重训练/部署/应用）！

03

学习资料获取

如何学习AI大模型？

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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。

👉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。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集

👉获取方式：
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