如何转大模型这块，分享一下目前我的经验。
这篇文章是我之前几个月学习LLM知识的总结，我把看过的比较好的资料罗列下来，方便大家阅读。只要照着我写的路线按顺序学习，然后自己动手多做一些项目，或者参加比赛就可以0经验跨入大模型领域。
毕竟我就是个例子，嘿嘿~
想学习大语言模型，不得不学的前导知识就有 Python 编程知识/神经网络的知识/深度学习框架。
1，大语言模型一般通过 Python 代码进行训练和推理。
2，神经网络的知识也是必须掌握的，否则不能理解内在逻辑。比较著名的框架就有 Pytorch，Tensorflow，Caffe等。
3，深度学习框架提供了一系列的API和工具，用于处理神经网络结构、优化算法、数据加载等任务。每个框架都有自己的风格。
4，学习大语言模型，绕不开的就是大魔王Transformer： 说Transformer是一个模型，倒不如说其是一个机制，一个引入了 [Self-attention机制]的模型。Transformer可以说是后续大语言模型的基石，Bert和GPT都是其的衍生物，可以说是继承了Transformer不同的部分。类似于家族企业有两个继承人，每个人都分走了一部分产业。一个继承了Encoder部分，一个继承了Decoder部分。它们分别将这两个部分发扬光大了。 刚入门大语言模型的话，还是从这几个模型开始学起。
5，其他还有LLaMA，LLaMA是Decoder-Only的结构。
在大模型时代，我们如何有效的去学习大模型？
现如今大模型岗位需求越来越大，但是相关岗位人才难求，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。
可能大家都想学习AI大模型技术，也_想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路，少碰壁，这里我直接把都打包整理好，希望能够真正帮助到大家_。
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