从零开始：学AI大模型需要多久？如何快速上手？

随着人工智能技术的迅猛发展，AI大模型成为了当前最热门的技术领域之一。很多人对AI大模型既充满好奇又感到陌生，特别是对于那些完全没有编程基础的人来说，从零开始学习AI大模型似乎是一项艰巨的任务。但实际上，只要有足够的决心和正确的方法，任何人都有可能成为AI大模型领域的专家。本文将探讨从零基础学习AI大模型需要多长时间，以及如何确保你能够真正学会。

学习时间：自学 vs 培训

自学：

自学是最常见的一种学习方式，尤其适合那些自学能力强、善于自我管理的人。如果你选择自学，从零基础开始学习AI大模型，大致需要一年半左右的时间。当然，具体时间会根据个人的学习效率、理解能力和每天投入学习的时间而有所不同。如果你已经有其他编程语言的基础，比如Java或C++，那么入门可能会更快，大约需要2到3个月就能上手编写一些简单的应用。

培训：

参加培训课程则是另一种加快学习进度的方法。一般而言，培训课程的学习周期在五到六个月左右。这样的课程通常由经验丰富的讲师指导，通过系统化的教学安排和实际项目练习，帮助学生更快地掌握所需技能。对于零基础的学习者来说，通过培训可以在6个月内基本掌握AI大模型的基础知识，但这仅仅是一个开始，后续还需要大量的实践来巩固所学。

学习路径：分阶段学习

无论是自学还是参加培训，一个合理的学习路径都是非常重要的。以下是一个建议的学习路径：

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

学习AI大模型的关键

• 实践积累：精通任何一门技术都需要大量的实践来积累经验。解决遇到的各种问题，阅读优秀的源代码，并分享自己的代码。参与开源项目可以提高实战能力。
• 不断实践：从一开始就要不断地编写代码，不停地修改和完善，总结经验教训，最终才能达到熟练掌握AI大模型的目的。
• 持续跟进新技术：AI领域发展迅速，持续学习最新的研究成果和技术趋势是非常重要的。

通过上述步骤，你可以系统地学习并掌握AI大模型的相关知识和技术，为成为一名专业的AI大模型开发者打下坚实的基础。只要你愿意投入时间和精力，坚持不懈地学习和实践，从零基础学习AI大模型并不是一件遥不可及的事情。

作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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AI大模型学习福利

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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我自己整理的大模型视频教程，上面路线图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。

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👉学会后的收获：👈 • 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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