围绕大规模语言模型（LLM）的技术体系展开，系统性地从理论构建到工程实践进行阐述。全书以“预训练—有监督微调—强化学习”为核心流程，贯穿理论推导与代码实践，既从数学层面解构注意力权重计算、损失函数优化等底层原理，又通过Deepspeed-Chat、LLaMA训练案例提供可复现的工程参考，形成从算法设计到集群训练、从微调优化到服务落地的完整技术链条。其内容紧密追踪2023年行业前沿，覆盖LLaMA 2、Baichuan等最新模型及多模态技术突破，兼顾学术深度与工业实践需求，为研究人员与开发者提供了构建下一代语言智能系统的全景视角与方法论指南。下载方式见文末。

基础理论

重点解析了Transformer模型的架构设计，包括自注意力机制、位置编码、残差连接等核心技术，结合数学公式与PyTorch代码示例，深入剖析多头注意力层的计算过程及前馈网络的非线性变换逻辑，为后续大语言模型的实现奠定数学与工程基础。

数据与训练优化

聚焦于大规模预训练的数据处理与分布式计算实践。文档详细探讨了训练数据的来源筛选、低质过滤、隐私脱敏及词元切分（如BPE算法）等预处理流程，强调数据规模、质量与多样性对模型性能的直接影响，并列举Pile、ROOTS等开源数据集的特征。在分布式训练层面，通过DeepSpeed框架案例，分析了数据并行、模型并行及混合并行策略的协同机制，结合Zero内存优化技术，解决千亿参数模型的显存瓶颈问题，为高效训练提供工程方法论支持。

指令微调与强化学习

构建了从基础模型到对话系统的技术路径。文档结合LoRA参数高效微调、思维链提示构建等方法，阐释了如何通过少量高质量指令数据对齐模型与人类意图；针对强化学习阶段，系统拆解了奖励模型训练、近端策略优化（PPO）算法的实现细节，结合MOSS-RLHF等开源项目，展示了人类反馈数据标注、奖励模型对比排序、策略梯度优化的全流程闭环，揭示了ChatGPT类系统提升对话安全性与逻辑性的底层逻辑。

应用扩展与模型评估

探索了LLM的边界突破与伦理约束。文档整合了LangChain框架的模块化工具链设计，实现外部知识库检索、多步骤任务规划等复杂场景应用；在多模态领域，分析了视觉—语言联合建模的架构创新与数据融合策略，并引入vLLM、FastServe等推理加速工具提升服务效率。模型评估体系则涵盖知识掌握、逻辑推理、伦理对齐三大维度，提出基于真实场景的自动化评估指标（如BLEU、ROUGE）与价值观对齐测试方法，强调模型在实际部署中的安全性验证与偏见消解机制。

如何学习大模型 AI ？

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。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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