第一步：打好基礎(chǔ)
數(shù)學(xué)必備：先搞定線性代數(shù)闲勺、概率論和微積分耘纱。
編程基礎(chǔ)：學(xué)會Python就夠用了，像NumPy和Pandas這種工具一定得上手革娄。不會的話倾贰，網(wǎng)上的免費教程一堆。?
第二步：入門機器學(xué)習(xí)
學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)的概念：建議從吳恩達(dá)的《Machine Learning》課程入手拦惋，深入淺出匆浙！?
動手搭模型：刷幾個經(jīng)典的機器學(xué)習(xí)項目，比如房價預(yù)測厕妖、分類問題啥的首尼。用scikitlearn庫快速起步。?
第三步：轉(zhuǎn)向深度學(xué)習(xí)
基礎(chǔ)框架：學(xué)習(xí)TensorFlow或PyTorch。推薦PyTorch软能，更友好些挠羔。?
深度學(xué)習(xí)算法：先搞懂神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理，再學(xué)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）埋嵌、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）這些基礎(chǔ)算法破加。?
第四步：理解語言模型的原理
自然語言處理（NLP）基礎(chǔ)：知道什么是分詞、詞向量（比如word2vec）雹嗦。刷斯坦福CS224N的NLP課程范舀，很實用！?
Transformer原理：Transformer是大語言模型的核心了罪，得搞清楚“Attention is All You Need”這篇論文在講啥锭环。?
第五步：進(jìn)軍大語言模型
預(yù)訓(xùn)練模型：學(xué)學(xué)BERT、GPT這些經(jīng)典模型的架構(gòu)和原理泊藕，搞懂預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)是怎么回事辅辩。?
上手大模型：用Hugging Face開源庫跑個模型，試試Finetune ChatGPT這樣的項目娃圆！?
第六步：應(yīng)用與進(jìn)階
看行業(yè)案例：關(guān)注醫(yī)療玫锋、金融、教育這些行業(yè)讼呢，看看大模型怎么用的撩鹿。?
研究前沿技術(shù)：閱讀一些像《大語言模型：基礎(chǔ)與前沿》這樣的書，了解檢索增強悦屏、稀疏專家模型等進(jìn)展节沦。?
小Tips?
多動手：別光看書和教程，自己的代碼跑起來才算真懂础爬！?
別急：從簡單到復(fù)雜甫贯，學(xué)得慢一點沒關(guān)系，穩(wěn)扎穩(wěn)打才重要看蚜。?
加入社區(qū)：參加Kaggle比賽或GitHub開源項目叫搁，和別人多互動進(jìn)步快！?
學(xué)大模型其實沒想象中那么難失乾，記住重點是動手+持續(xù)學(xué)習(xí)常熙！
