5bei.cn大模型教程网零基础想入门大模型，langchain、transformer、bert这些确实需要学习，但要是一上来就从这些内容开始，那就完全搞错了！
作为有一定编程经验的程序员，实在没必要刚入门就把所有时间和精力都投入到复杂的理论中，纠结该选哪种编程语言，或是钻研那些晦涩的数学公式。这样做很容易让人陷入精神内耗，最后往往从入门变成了放弃。
其实，我们认识复杂的新事物时，最轻松的方式应该是：先对现象有感性认识->再理解其本质和原理->最后用所学知识解释新现象并指导实践。
因此，我给出的学习路径是：先学会如何使用大模型，接着了解它背后的原理，最后探索怎样将其应用到实际问题中。
Prompt工程： 作为普通人，要做的就是把大模型用起来。
这涉及到我们向大模型提出的问题。举个最简单的例子，很多同学第一次用AI时，会问“你是谁”，这个“你是谁”就是prompt。
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，全称检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation），就像一个超级智能助手加了个百科全书。想象一下你和一位朋友聊天，他不仅会自己思考回答问题，还能瞬间查阅海量资料来确保答案准确无误。
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
AI Agent，它被设计为具有独立思考和行动能力的AI程序。你只需要提供一个目标，比如写一个游戏、开发一个网页，他就会根据环境的反应和独白的形式生成一个任务序列开始工作。
就好像是人工智能可以自我提示反馈，不断发展和适应，以尽可能最好的方式来实现你给出的目标。
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。
深水区：模型训练和微调
在这一阶段，重点学习各种常见的预训练模型、模型结构及其主要的预训练任务。
大型模型的全面微调（Fine-tuning）涉及调整所有层和参数，以适配特定任务。此过程通常采用较小的学习率和特定任务的数据，可以充分利用预训练模型的通用特征，但可能需要更多计算资源。
参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning，PEFT）旨在通过最小化微调参数数量和计算复杂度，提升预训练模型在新任务上的表现，从而减轻大型预训练模型的训练负担。
即使在计算资源受限的情况下，PEFT技术也能够利用预训练模型的知识快速适应新任务，实现有效的迁移学习。因此，PEFT不仅能提升模型效果，还能显著缩短训练时间和计算成本，使更多研究者能够参与到深度学习的研究中。
PEFT包括LoRA、QLoRA、适配器调整(Adapter Tuning)、前缀调整(Prefix Tuning)、提示调整(Prompt Tuning)、P-Tuning及P-Tuning v2等多种方法。
以下图表示了7种主流微调方法在Transformer网络架构中的作用位置及其简要说明，接下来将详细介绍每一种方法。
产品和交付
大模型时代的产品，无论从用户需求、产品逻辑还是产品形态、商业模式等方面，大家都还处于摸索状态，因此在学习大模型领域知识时一定要一直看到产品和商业化这一层。
看清楚了哪个赛道拥挤、哪个领域是风口，就能够更好地把握职业机会，更有效地将大模型技术转化为求职市场的竞争力。
我们把这个路径捋一下，就得到了这张AI大模型全栈知识地图：
那么，如何系统的去学习大模型LLM？
作为一名从业五年的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。
所以我综合了大模型的所有知识点，给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战项目相结合的教学方式，历时3个月，终于完成了这样的课程，让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。
由于篇幅有限，⚡️ 朋友们如果有需要全套 《2025全新制作的大模型全套资料》，扫码获取~
👉大模型学习指南+路线汇总👈
我们这套大模型资料呢，会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。
👉①.基础篇👈
基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程，带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念，用最易懂的方式带你入门大模型。
👉②.进阶篇👈
接下来是进阶篇，你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署，学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合，学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。
👉③.实战篇👈
实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目（已脱敏），比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等，从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。
👉④.福利篇👈
最后呢，会给大家一个小福利，课程视频中的所有素材，有搭建AI开发环境资料包，还有学习计划表，几十上百G素材、电子书和课件等等，只要你能想到的素材，我这里几乎都有。我已经全部上传到CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
相信我，这套大模型系统教程将会是全网最齐全 最易懂的小白专用课！！
文章来源于互联网:2025 大模型学习路径指南：从新手到专家的进阶路线（含优质学习资源）
字符数组 在C语言中，支持字符串常量，不支持字符串变量。如果想要实现类似的字符串变量，C语言提供了两种实现方式： 字符数组： char name[] = “哪吒”； 字符指针： char *name = “娜吒”； 概念 元素类型为char（字符型）的数组…
