大模型相关的岗位开出的薪资都是比较高的，而且现在大模型尚未成熟落地，有很多机会

如果你想要从事算法相关的工作，大模型算法及应用无疑是一个比较好的选择

很多同学学习大模型的过程中，可能会比较迷茫，这是因为缺乏清晰的学习路线

这一期主要是给大家分享一个系统的大模型入门手册，内容不多但都是精华

大模型入门手册的具体内容如下：主要分为六个部分

下面具体来介绍一下每个部分的内容：

第一章：深度学习基础知识 (难度**)

Transformer是现在大模型的底层框架，现在各种大模型主要还是基于Transformer架构做一些改动，除了Transformer，还需要学习一些神经网络的基础内容，比如BN和LN，优化器的对比等,这一部分比之前学习的深度学习入门内容还是难一点的

第二章：自然语言处理基础知识 （难度***）

NLP的基础知识对于学习LLM也是必要的，比如了解分词器，还有现在经典的NLP模型，比如Bert模型，Bert模型的提出，让大家看到大模型可以采用预训练和微调这样一个训练范式，最后是自然语言处理任务的评估指标困惑度

第三章：大语言模型基础知识 （难度****）

这部分的内容包括大模型训练框架，比如Megatron-LM, DeepSpeed, 高效参数微调的方法，当前主流的开源大模型，RLHF流程的介绍，COT和TOT的介绍，监督微调的训练，最后是混合专家模型MOE

第四章：大语言模型推理 （难度***）

上一章训练好模型之后，大模型输出结果就是推理的过程。介绍huggingface推理参数，推理过程中KVCache，还有LLM推理需要的成本代价，推理的速度和代价是影响实际应用的两个主要因素

第五章：大语言模型应用（难度***）

不同大模型的数据格式，API接口等都不一样，可以通过Langchain来统一管理这些，支持大模型的统一化调用，支持便捷的prompt模版设置，还有智能体的高阶应用，建议结合相关视频教程来学习langchain

第六章：大语言模型前沿（难度***）

这一部分主要是介绍LLM相关的博客，大模型现在发展太快了，可以通过博客等方式主动学习，以及关注前沿的顶会论文，这部分内容比较少，可以后期自己补充总结

上面的内容还是比较难的，第一次学习的同学可以多看几次，一定会有不同的认识和理解，对于困难的东西，多看几次多听几次多做几次，基本上都能有一个提升

写在最后

LLM Agent 的诞生，为我们提供了一个极具想象空间的技术路线，它将传统模型的强大语言理解能力，与外部工具的实际动手能力相结合，创造出无限可能的应用空间。希望这篇文章能够启发你进一步探索和创新，用有限的代码，创造出更加强大、高效且安全的智能体，推动人工智能真正落地到更多场景，惠及更多人群。

学AI大模型的正确顺序，千万不要搞错了

🤔2026年AI风口已来！各行各业的AI渗透肉眼可见，超多公司要么转型做AI相关产品，要么高薪挖AI技术人才，机遇直接摆在眼前！

有往AI方向发展，或者本身有后端编程基础的朋友，直接冲AI大模型应用开发转岗超合适！

就算暂时不打算转岗，了解大模型、RAG、Prompt、Agent这些热门概念，能上手做简单项目，也绝对是求职加分王🔋

📝给大家整理了超全最新的AI大模型应用开发学习清单和资料，手把手帮你快速入门！👇👇

学习路线:

✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型（GPT、文心一言等）特点解析
✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑
✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架（LangChain等）实操
✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用
✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代
✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经

以上6大模块，看似清晰好上手，实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透！

我把大模型的学习全流程已经整理📚好了！抓住AI时代风口，轻松解锁职业新可能，希望大家都能把握机遇，实现薪资/职业跃迁～

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