全站首发！2024最新大模型LLM学习路线图来了！

ChatGPT的出现在全球掀起了AI大模型的浪潮，2023年可以被称为AI元年，AI大模型以一种野蛮的方式，闯入你我的生活之中。

从问答对话到辅助编程，从图画解析到自主创作，AI所展现出来的能力，超出了多数人的预料，让不少人惊呼：“未来是属于AI的”。AI大模型——成为互联网从业者必备技能。

01 大模型岗位需求

大模型时代，企业对人才的需求变了，AIGC相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。

掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：

• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；

• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；

• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；

• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。

02 主流大模型

大模型是指模型具有庞大的参数规模和复杂程度的机器学习模型。在深度学习领域，大模型通常是指具有数百万到数十亿参数的神经网络模型。

这些模型通常在各种领域，例如自然语言处理、图像识别和语音识别等方面，表现出高度准确和广泛的泛化能力。大模型按照功能可分为NLP大模型、CV大模型、科学计算大模型和多模态大模型。

如今，大模型支持的模态数量更加多样，从支持文本、图片等单一模态下的单一任务，逐渐发展成支持多种模态下的多种任务：

• NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）大模型：LLM为NLP大模型的一种，主要用于处理自然语言文本数据，具备强大的语言理解和生成能力，帮助人类完成问答、创作、文本等工作，例如Open AI的GPT系列模型。

• CV（Computer Vision，计算机视觉）大模型：主要用于处理图像和视频数据，具备强大的图像识别和视频分析能力，如人脸识别、物体检测等，具体可以在智能驾驶、安防等领域进行利用，例如腾讯的PCAM大模型。

• 科学计算大模型：主要用于解决科学领域的计算问题，如生物信息学、材料科学、气候模拟等，需要处理大规模数值数据，例如华为的盘古气象模型。

• 多模态大模型：可以同时处理多种类型的模态数据，如文本、图像、语音等，实现跨模态搜索、跨模态生成等任务，已有的渗透应用具体包括搜索引擎、办公工具、金融电商等，例如谷歌的Vision Transformer模型。

03 2024大模型学习路线图

大模型学习路线图，整体分为7个大的阶段：

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。

04 量身定制学习方案

不同基础人群，有不同模型适配方案，匹配相关岗位，清晰明了。根据不同基础主要分了三类人群，分别是：

① 0基础人群

②Java、前端、大数据、C++、PHP等人员

③数据科学家、人工智能研究人员、AI开发人员等

如果想发表AI相关期刊或毕业论文（毕设）的人员，通过课程可以掌握大模型核心技术，完成期刊或毕业论文（毕设）的写作。

AI产品经理：

AI运营：

如果有Java、前端、大数据、PHP开发经验，为什么转行要来学大模型？

AI大模型大势所趋，热度极高，每个行业都在布局大模型，未来软件都要被AI大模型重构，Java、大数据学科学习大模型，通过这套课可以学习大模型内部机制，学习如何通过大模型做微调，学完你未来大模型Java开发就能领先一步，掌握大模型基础就可以转型大模型人才领域，从而获得高薪。

如果不想转行，学习这份资源也可以有技术进阶，因为未来应用开发也得学，大模型是未来软件工程师必备技能。

Java同学入行大模型需要本科以上，现在学习竞争力小，率先抢占大模型热点，进入AI的热门赛道，学完这份资源不但不会失业，想延续自己IT道路，想转行，未来还能找到更高薪资的岗位。课程里面有如何进行大模型的应用，即使你不理解原理，直接实操也能用得着。

已经学了人工智能了为什么转行要来学大模型？（如人工智能研究人员、AI开发人员、对AIGC感兴趣人员等）

ChatGPT诞生后，目前国内大模型逐渐崛起，大模型一定也必将是未来的一个发展趋势，未来软件都要被AI大模型所重写，所以对于已经有了人工智能基础的学生来说，可以用更短时间（8周）学习所有大模型，了解大模型背后原理，掌握大模型微调机制和原理，将国内外70%的大模型（开源的，非开源的）全都一网打尽。

AI的技术不断在迭代更新和发展，目前做AI的，80%的人仍然致力于AI传统的应用方式，比如之前的NLP的第三范式：预训练+微调，但是NLP目前已经发展到：预训练+Prompt+微调工程，虽然旧的方式依然能解决企业问题，但仍旧存在效率低、准确率低等问题。

目前在做AI业务的，都需要了解或者使用新的大模型应用技术，因为随着企业产品的更新迭代，技术也需要更新。

学习完带给你的能力：

• 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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