图解大模型LLM学习路径：清晰易懂的学习指南，非常详细收藏我这一篇就够了

大模型时代，企业对人才的需求变了，AIGC相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。

掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：

• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；

• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；

• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；

• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。

大模型是指模型具有庞大的参数规模和复杂程度的机器学习模型。在深度学习领域，大模型通常是指具有数百万到数十亿参数的神经网络模型。

这些模型通常在各种领域，例如自然语言处理、图像识别和语音识别等方面，表现出高度准确和广泛的泛化能力。大模型按照功能可分为NLP大模型、CV大模型、科学计算大模型和多模态大模型。

如今，大模型支持的模态数量更加多样，从支持文本、图片等单一模态下的单一任务，逐渐发展成支持多种模态下的多种任务：

• NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）大模型：LLM为NLP大模型的一种，主要用于处理自然语言文本数据，具备强大的语言理解和生成能力，帮助人类完成问答、创作、文本等工作，例如Open AI的GPT系列模型。

• CV（Computer Vision，计算机视觉）大模型：主要用于处理图像和视频数据，具备强大的图像识别和视频分析能力，如人脸识别、物体检测等，具体可以在智能驾驶、安防等领域进行利用，例如腾讯的PCAM大模型。

• 科学计算大模型：主要用于解决科学领域的计算问题，如生物信息学、材料科学、气候模拟等，需要处理大规模数值数据，例如华为的盘古气象模型。

• 多模态大模型：可以同时处理多种类型的模态数据，如文本、图像、语音等，实现跨模态搜索、跨模态生成等任务，已有的渗透应用具体包括搜索引擎、办公工具、金融电商等，例如谷歌的Vision Transformer模型。

大模型学习路线图，整体分为7个大的阶段：

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。

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的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。