系统地入门大模型需要从基础做起，包括理解其基本概念、掌握必要的数学和编程知识、学习机器学习和深度学习的核心概念、深入研究不同的大模型架构，并通过实践将理论知识应用到具体项目中。

大模型的基本概念可以通过阅读相关的书籍和在线资源来了解。大模型通常指的是具有大量参数和复杂结构的机器学习模型，这些模型被广泛用于处理和生成语言、图像、音频等数据。例如，生成式预训练变换器(GPT)和双向编码器表示变换器(BERT)都是典型的大模型。

其次，学习大模型需要具备一定的数学基础，包括概率论、统计学、线性代数和微积分。这些数学工具不仅有助于理解模型的内部工作机制，也是优化算法和提升模型性能的关键。同时，掌握至少一种编程语言也是必要的，Python是一个很好的选择，因为它在AI研究和实际应用中非常流行，并且有许多相关的库和框架，如TensorFlow和PyTorch。

机器学习和深度学习的核心概念也是必学内容。这包括监督学习、非监督学习和强化学习等基本概念，以及如何将这些方法应用于实际问题解决中。此外，了解并研究不同的大模型架构也非常重要，可以从最初的大模型如AlexNet开始，逐步深入到更复杂的网络如Transformer和BERT。

然而，仅仅理论学习是不够的，通过实际操作进行实践同样重要。为了保持知识的更新，持续教育也是必要的。可以通过阅读最新的研究论文、参加专业会议和研讨会来实现这一点。

自ChatGPT火爆以来，国内外的大模型技术备受关注，体系性学习成为理解和掌握这项技术的重要途径。从大模型系统设计入手，逐步通过提示词工程、平台应用开发、知识库应用开发、微调开发等多个阶段来逐步掌握大模型的应用与开发。结合实战案例和视频教程，可以帮助初学者更快入门并掌握大模型的核心技术和应用。

总之，系统地入门大模型需要从基础知识做起，逐步深入到实践操作，不断学习和适应新技术，才能在这一前沿领域取得成功。