求教0基础入门大模型的学习路线？java出身，数学良好，希望入局大模型算法，有无必要从cnn学起？

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前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！

前言

本人本科学历java开发出身，数学基础良好，希望入局大模型算法，有无必要从cnn学起?transformer、bert是否必须要学？希望能在最短的时间掌握相关知识…

近年来，随着大模型的火爆，他的领域几乎涉及到了生活中的方方面面：那么如何快速从0到1入门大模型呢？

往下看；

基础入门大模型，transformer、bert这些是要学的，但是你的第一口不一定从这里咬下去。

真的没有必要一上来就把时间精力全部投入到复杂的理论、各种晦涩的数学公式还有编程语言上，这样不仅容易让你气馁，而且特别容易磨光热情。

当我们认识复杂新事物时，最舒适的路径应当是：感性认识现象->理解本质和原理->将所学知识用于解释新现象并指导实践。

所以我给出的这条路径是：先学会如何使用大模型，然后了解其背后的原理，最后探索如何将其应用于实际问题。

Prompt工程 ： 作为一个普通人，把大模型用起来

如果说大模型像一个矿藏，那么prompt就像是一把铲子，从哪个角度挖，如何挖，决定了你能开采出什么内容。

一个清晰有效的prompt包含角色、任务目标、上下文、输出要求、限定条件、理想示例等一系列内容，只有把prompt设计好了，大模型才有可能发挥出理想的效果。

AI编程： 作为一个程序员，把大模型用起来

学会使用Copilot、通义灵码之类的AI编程工具来提升编码效率。现阶段AI辅助编程在代码补全以及注释生成方面表现还不错，因此需要你来把架子搭好、把模块分好。这样无形中还能提高你的架构能力。

API 调用： 作为一个大模型套壳程序员，玩一下

掌握如何调用市面上常见的大模型API，结合自己的想法实现具体的小任务，这对初学者来说是一个实际操作的好机会。

这时候你就获得了实践经验和对AI的直观认识。接下来就可以进入更深一层的大模型应用技术了。

大模型应用开发：作为一个大模型应用开发程序员，把大模型用起来

在工具方面，需要学习如LangChain这样的开发库，以及如LlamaIndex这样的数据索引和检索工具。

方向方面：

RAG(Retrieval-Augmented Generation检索增强生成 )：

RAG 是 LLM落地最早的一个方向之一。简单来说就是搭建一个私有的知识库，将你的私有知识数据存储在向量数据库里，然后对话的过程中按照某些策略去检索这些知识，然后提供给大模型进行参考。

逻辑流程：数据提取->embedding（向量化）->索引创建->检索->排序->LLM生成。

这部分内容技术细节很多，也非常有趣，很有搞头。

Agent

大模型应用的风口方向，非常香！简单来说就是给大模型大脑制定一个策略，让它可以自主地去感知环境并且进行任务执行。

典型的AI agent分为Memory（记忆）、Tools（外部工具） 、Planning（计划） 和Action（行动） 四个模块。

Agent相关的开源项目以及产品非常多，可以边研究边学边做。

至此，应用方面的板块内容就介绍完了。注意这个路径虽然更适合0基础入门，但是并不代表轻松简单。 出来混，总要还的，因为我们前期跳过了很多基础知识，所以意味着越往后学，越需要回填大量前置内容，比如：

• 掌握 Python 语言

• 掌握向量数据库

• 熟悉常用的库和工具，如 NumPy、Pandas、TensorFlow、PyTorch 等

• 具备NLP相关的基础知识，包括文本预处理、分词、词性标注、命名实体识别、词向量表示等

• Transformer模型的结构和原理、基于注意力机制的自然语言处理技术等

• BERT、BART、T5等经典的模型

• 数学基础知识

说真的，补理论知识、搭项目环境，这个过程自己摸索和踩坑的话还是非常痛苦的。很有可能学着学着就放弃了。

读者福利：如果大家对大模型感兴趣，这套大模型学习资料一定对你有用

对于0基础小白入门：

如果你是零基础小白，想快速入门大模型是可以考虑的。

一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。
二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。

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