學習 AI 大模型可按以下 4 步極簡路徑 入手，重點突出核心邏輯和實操性：

一、第一步：打牢基礎(1-2個月)

必學內容：

數學：線性代數(矩陣運算)、概率統計(貝葉斯定理)、微積分(梯度下降);

編程：Python + PyTorch/TensorFlow(掌握張量操作);

機器學習基礎：監督學習、損失函數、過擬合解決方案。

二、第二步：理解大模型原理(1個月)

關鍵概念：

Transformer架構(自注意力機制、位置編碼);

預訓練-微調范式(為什么海量數據能讓模型“舉一反三”);

涌現能力(規模效應帶來的推理、創意等意外技能)。

實踐：用 Hugging Face 加載 BERT/GPT-2，觀察文本生成效果。

三、第三步：動手實踐(貫穿全程)

低成本實戰方案：

四、第四步：聚焦垂直領域(長期)

差異化方向：

技術縱深：研究 MoE(混合專家)、4D 張量并行等前沿架構;

行業落地：結合醫療/金融/教育場景，設計 Prompt Templete 模板;

倫理安全：學習 RLHF(強化學習微調)、偏見檢測過濾技術。

常見誤區：

× 一上來就追求參數量大 → ?? 從小模型開始理解底層邏輯;

× 只看不練 → ?? 每天寫代碼復現論文小實驗;

× 忽視數據處理 → ?? 學會用 datasets 庫清洗/增強數據。