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大模型学习路径：从入门到高级（2025 完整指南）
学习路径概述
本指南提供系统化的大模型学习路径，从零基础到高级应用，循序渐进。学习大模型应遵循 "先感性认知→再理论理解→最后实战落地" 的原则。
阶段一：基础准备（1-2 个月）
学习目标：搭建入门基础，掌握必要的数学、编程和深度学习概念。
核心知识点：
阶段二：入门感知（2-3 周）
学习目标：通过实际使用建立信心，理解大模型的能力和应用场景。
核心知识点：
阶段三：核心理论（1-2 个月）
学习目标：深入理解大模型的工作原理。
核心知识点：
- Transformer 架构：自注意力机制、多头注意力、位置编码
- 大模型变种：Encoder-only、Decoder-only、Encoder-Decoder
- 预训练与微调：预训练方法、微调技术
阶段四：实战应用（1-2 个月）
学习目标：通过项目实践巩固理论知识，掌握实际开发技能。
核心知识点：
阶段五：高级专题（持续学习）
学习目标：深入特定领域，掌握前沿技术。
核心知识点：
学习建议
- 循序渐进：按照阶段顺序学习，不要跳过基础直接学习高级内容
- 理论结合实践：每个知识点后尝试简单实践
- 持续更新：关注最新研究和技术动态
- 参与社区：加入开源社区，与同行交流
资源导航
本学习路径持续更新，敬请关注。