AI 大模型学习攻略：从零基础到实战的完整路径
鹿小编 
围绕 AI 大模型学习路径展开，为想在该领域发展的人提供指引。学习路径共分五个阶段：第一阶段是零基础入门，了解 AI 大模型原理、发展历史等；第二阶段聚焦自然语言基础，助力理解 AI 大模型；第三阶段深入深度学习和神经网络；第四阶段介绍 Transformer 框架，它是大模型核心组件；第五阶段探究大模型和多模态模型底层原理。此外，还涵盖企业应用技术、应用框架和工具，以及实践落地等内容，涉及提示词工程、RAG、Python 编程等知识，旨在帮助学习者从理论到实践，掌握 AI 大模型技术，为商业化探索和职业发展打下基础。
在 AI 大模型技术迅速发展并走向商业化的当下，很多人渴望学习相关知识以抓住行业机遇。此文档围绕 AI 大模型学习路径展开深度分享，为学习者提供了全面的指引。
从理论学习开始，带大家深入了解 AI 大模型。先让零基础小白快速掌握其基本工作原理，梳理 AI 发展脉络，探讨国内大模型发展现状与商业化前景，剖析自然语言处理、深度学习和神经网络等底层知识，着重介绍 Transformer 这一关键框架，让学习者对大模型技术根基有清晰认知。
进入企业应用技术环节，分享者聚焦于提升大模型在实际场景中的应用效果。提示词工程、GPDS 和 ASSP 工具、Fangkuo 能力、RAG 技术、AIAgent 智能体以及模型微调技术等内容被详细讲解，助力学习者理解如何突破通用模型的局限，让大模型更好地服务于企业实际需求。
应用框架和工具学习阶段，Python 语言被强调为 AI 开发的核心语言，LangChain 和 LlamaIndex 等高级框架也被介绍，这些工具能大幅简化大模型应用开发流程，为学习者搭建起从理论到实践的技术桥梁。
最后的实践落地阶段，以智能问答系统、企业本地知识库等实际应用案例为引导，展示了 AI 大模型在不同行业的应用方向和价值，拓宽了学习者的行业视野，助力其在企业落地规划中找准定位。
整体来看，这份学习路径涵盖理论基础、应用技术、开发框架和实践落地等多个方面，为 AI 大模型学习搭建了完整体系，无论是对初学者构建知识框架，还是对有一定基础者深入探索，都极具参考价值。
