前言
就在前段时间的两会上，“人工智能”再次被提及，并成为国家战略的焦点。这一举措预示着在接下来的十年到十五年里，人工智能将获得巨大的发展红利。同时意味着，技术革命正在从互联网+向人工智能+逐步迈进，我们将迎来新一轮技术革新和人才需求的增长。毫无疑问，AI 应用型工程师一定是未来最紧俏的岗位。
在过去的一年多时间里，我持续关注着大型模型的发展趋势，并且尽可能地进行了尝试和实践。在学习的一过程中，也遭遇了不少问题，可能你也碰到过，比如：
- 小团队如何解决 GPU 与存储空间等资源问题？
- 如何在众多模型中选择合适自己领域的模型并进行优化？
- 如何从 0 到 1 构建一个自己领域内的大模型？
- 将微调后的大模型应用于具体的业务场景，要考虑哪些因素？
- 没有机器学习和深度学习基础，怎么深度使用大模型？
- …
普通程序员具体该如何下手呢
困难需要一点点克服，但是找对方法是解决问题的首要条件。我自己是通过以下的四点来调整学习方向的，也分享给你：
- 持续更新自己的 AI 知识体系，对 AI 的发展和应用情况有一个清楚的认知，来适应 AI 领域的快速变化；
- 部署一些有代表性的模型产品进行试用，比如LLaMA、ChatGLM 等，为后面大模型选型打下坚实的基础；
- 除此之外，掌握一定的机器学习领域最核心的技术原理，比如大语言模型技术原理中的Transformer架构、Word2Vec等等。
- 积累丰富的实际项目经验，这有助于将理论知识有效地转化为解决具体业务问题的能力，这也正是企业最看重的一项能力。
面对AI大模型开发领域的复杂与深入，精准学习显得尤为重要。一份系统的技术路线图，详尽的全套学习资料，不仅能够帮助开发者清晰地了解从入门到精通所需掌握的知识点，还能提供一条高效、有序的学习路径。
无论是初学者，还是希望在某一细分领域深入发展的资深开发者，这样的学习路线图都能够起到事半功倍的效果。它不仅能够节省大量时间，避免无效学习，更能帮助开发者建立系统的知识体系，为职业生涯的长远发展奠定坚实的基础。
大模型知识脑图
为了成为更好的 AI大模型 开发者，这里为大家提供了总的路线图。它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。
经典书籍阅读
阅读AI大模型经典书籍可以帮助读者提高技术水平，开拓视野，掌握核心技术，提高解决问题的能力，同时也可以借鉴他人的经验。对于想要深入学习AI大模型开发的读者来说，阅读经典书籍是非常有必要的。
实战案例
光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
面试资料
我们学习AI大模型必然是想找到高薪的工作，下面这些面试题都是总结当前最新、最热、最高频的面试题，并且每道题都有详细的答案，面试前刷完这套面试题资料，小小offer，不在话下
640套AI大模型报告合集
这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。
