大模型基础无非就这些！（附学习资料）
今年春招，算法岗位中，薪资开的最高的无疑是大模型相关的岗位，大模型相关应用正在逐步落地，往后3-5年，大模型仍是热门方向
大家常听到的AI算法工程师，基座大模型，大模型应用工程师等都属于大模型算法相关的岗位
现在还比较缺乏大模型入门的系统学习资料，很多同学刚刚开始接触大模型，容易迷茫和踩坑
大模型的基础内容并不多，如果有针对性学习，就能够很快完成入门，并进行后续前沿内容的学习
这一期主要是给大家推荐浙大开源的大模型基础教程
这个教程的具体内容如下：
第一章：语言模型基础
这一部分主要是介绍语言模型的由来，从基于统计学习的语言模型开始，到基于RNN的语言模型，再到基于Transformer的语言模型，最后介绍语言模型的采样方法和语言模型评测的方法，包括内在评测和外在评测两种方式
第二章：大语言模型架构
这一部分主要是介绍大模型的主流架构，大数据和大模型加持，就能训练出智能的大模型，大模型框架包括Encoder-only的，主要代表模型就是Bert系列，然后是Encoder-Decoder架构的大模型，主要代表是T5和BART模型，最后是现在最主流的架构Decoder-only，常见的GPT, LLAMA等模型都是这种架构，最后介绍基于状态空间架构 和TTT架构的模型
第三章：Prompt工程
这一部分主要是介绍Prompt工程，我们和大家的交互就是通过prompt来完成的，首先介绍prompt的定义，然后介绍上下文学习，思维链的定义，写prompt的一些技巧，最后是基于prompt的一些应用
第四章：参数高效微调
这一部分主要是介绍微调大模型，微调大模型包括全参数微调和参数高效微调（PEFT），全参微调成本很高，所以PEFT具有重要意义，首先介绍PEFT的基本内容，然后介绍参数选择方法，再介绍Lora微调，最后是基于PEFT的实践应用
第五章：模型编辑
这一部分主要是介绍模型编辑这一新兴技术，首先介绍模型编辑思想、定义、性质，其次从内外两个角度分别介绍模型编辑经典方法，然后举例介绍模型编辑的具体方法 T-Patcher 和 ROME，最后介绍模型编辑的实际应用
第六章：检索增强生成
这一部分主要是检索增强生成，也就是大家常说的RAG，首先看介绍RAG的背景和组成，RAG的基本架构，RAG知识检索的流程，RAG生成增强的过程，最后是搭建简单的RAG系统
上面内容包括了LLM的基础知识，后续可以具体学习各种PEFT方法，又或者针对Prompt策略结合具体的情景进行探索，还可以学习RAG中各种生成和检索策略，找一个方向深入学习比较好，不用面面俱到
2026年AI行业最大的机会，毫无疑问就在应用层！
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如今，超过60%的企业都在推进AI产品落地，而真正能交付项目的大模型应用开发工程师**，**却极度稀缺！
落地AI应用绝对不是写几个prompt，调几个API就能搞定的，企业真正需要的，是能搞定这三项核心能力的人：
✅RAG：融入外部信息，修正模型输出，给模型装靠谱大脑
✅Agent智能体：让AI自主干活，通过工具调用（Tools）环境交互，多步推理完成复杂任务。比如做智能客服等等……
✅微调：针对特定任务优化，让模型适配业务
目前，脉脉上有超过1000家企业发布大模型相关岗位，人工智能岗平均月薪7.8w！实习生日薪高达4000！远超其他行业收入水平！
技术的稀缺性，才是你「值钱」的关键！
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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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大模型微调
掌握主流大模型（如DeepSeek、Qwen等）的微调技术，针对特定场景优化模型性能。
学习如何利用领域数据（如制造、医药、金融等）进行模型定制，提升任务准确性和效率。
RAG应用开发
- 深入理解检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术，构建高效的知识检索与生成系统。
- 应用于垂类场景（如法律文档分析、医疗诊断辅助、金融报告生成等），实现精准信息提取与内容生成。
AI Agent智能体搭建
- 学习如何设计和开发AI Agent，实现多任务协同、自主决策和复杂问题解决。
- 构建垂类场景下的智能助手（如制造业中的设备故障诊断Agent、金融领域的投资分析Agent等）。
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