其实大模型真没那么玄乎！！
核心基础知识拆开来就 10 块咱们摊开说清楚：
首先是撑起大模型的 Transformer 结构
然后是市面上的主流大模型得有概念
接着是模型 “打地基” 的预训练（Pre-train）和 “精修” 的后训练（Post-train）过程，还有让模型变轻巧的压缩与量化技术，能提升效率的专家模型（MoE）
现在超火的 RAG&Agent，以及怎么部署、搞分布式训练和推理加速，最后是模型好不好用的评估方法，再加上一些其他补充结构。
这里必须提个关键建议：学这些理论的时候，千万别光看不动手！一定要找相关代码跟着跑一跑、练一练，亲手操作过才知道原理怎么落地，理解绝对翻倍。另外平时也得多盯紧行业新动态，尤其是 RAG、Agent 这些热门技术的实际应用案例，跟着趋势学才不白费功夫。
总结下来，大模型入门不用死磕复杂内容，先把这 10 个核心知识点吃透，理论 + 实操双管齐下，再跟上技术落地节奏，入门之路直接少走很多弯路～
#大模型 #程序员 #大模型学习 #AI人工智能 #ai大模型 #程序员 #计算机
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首先是撑起大模型的 Transformer 结构
然后是市面上的主流大模型得有概念
接着是模型 “打地基” 的预训练（Pre-train）和 “精修” 的后训练（Post-train）过程，还有让模型变轻巧的压缩与量化技术，能提升效率的专家模型（MoE）
现在超火的 RAG&Agent，以及怎么部署、搞分布式训练和推理加速，最后是模型好不好用的评估方法，再加上一些其他补充结构。
这里必须提个关键建议：学这些理论的时候，千万别光看不动手！一定要找相关代码跟着跑一跑、练一练，亲手操作过才知道原理怎么落地，理解绝对翻倍。另外平时也得多盯紧行业新动态，尤其是 RAG、Agent 这些热门技术的实际应用案例，跟着趋势学才不白费功夫。
总结下来，大模型入门不用死磕复杂内容，先把这 10 个核心知识点吃透，理论 + 实操双管齐下，再跟上技术落地节奏，入门之路直接少走很多弯路～
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