学习 AI 大模型可按以下 4 步极简路径 入手，重点突出核心逻辑和实操性：

一、第一步：打牢基础(1-2个月)

必学内容：

数学：线性代数(矩阵运算)、概率统计(贝叶斯定理)、微积分(梯度下降);

编程：Python + PyTorch/TensorFlow(掌握张量操作);

机器学习基础：监督学习、损失函数、过拟合解决方案。

二、第二步：理解大模型原理(1个月)

关键概念：

Transformer架构(自注意力机制、位置编码);

预训练-微调范式(为什么海量数据能让模型“举一反三”);

涌现能力(规模效应带来的推理、创意等意外技能)。

实践：用 Hugging Face 加载 BERT/GPT-2，观察文本生成效果。

三、第三步：动手实践(贯穿全程)

低成本实战方案：

四、第四步：聚焦垂直领域(长期)

差异化方向：

技术纵深：研究 MoE(混合专家)、4D 张量并行等前沿架构;

行业落地：结合医疗/金融/教育场景，设计 Prompt Templete 模板;

伦理安全：学习 RLHF(强化学习微调)、偏见检测过滤技术。

常见误区：

× 一上来就追求参数量大 → ✔️ 从小模型开始理解底层逻辑;

× 只看不练 → ✔️ 每天写代码复现论文小实验;

× 忽视数据处理 → ✔️ 学会用 datasets 库清洗/增强数据。