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阶段一：基础铺垫（1-2个月）
1. 机器学习基础
学习内容：

监督学习/无监督学习基础概念

神经网络基本原理（前向传播、反向传播）

PyTorch/TensorFlow框架基础

推荐资源：

书籍：《机器学习实战》（Peter Harrington）第1-5章

视频：吴恩达《机器学习》课程

实践：PyTorch官方教程

2. 深度学习进阶
学习内容：

RNN/LSTM/CNN结构

注意力机制（Attention Mechanism）

自然语言处理（NLP）基础任务（如文本分类、序列标注）

推荐资源：

书籍：《深度学习入门》（斋藤康毅）第4-6章

视频：李沐《动手学深度学习》

阶段二：大模型核心原理（2-3个月）
1. Transformer架构
学习内容：

Self-Attention机制与位置编码

Encoder-Decoder结构

预训练任务（MLM、NSP）

推荐资源：

论文：《Attention is All You Need》

代码实践：Transformer代码逐行解读

视频：李宏毅Transformer详解

2. 大模型关键技术
学习内容：

模型并行与数据并行

混合精度训练（FP16/FP32）

参数高效微调（LoRA、Adapter）

推荐资源：

论文：《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers》

工具库：Hugging Face Transformers文档

阶段三：大模型部署与应用（1-2个月）
1. 模型推理与优化
学习内容：

模型量化（Quantization）

模型剪枝（Pruning）

ONNX/TensorRT部署

推荐资源：

实践：Hugging Face模型导出指南

工具：NVIDIA TensorRT官方文档

2. 分布式训练框架
学习内容：

DeepSpeed/Megatron-LM框架

ZeRO优化技术

推荐资源：

教程：DeepSpeed官方教程

案例：GPT-3训练优化实践

阶段四：大模型精调与领域适配（1-2个月）
1. 指令精调（Instruction Tuning）
学习内容：

指令数据构造（如Alpaca格式）

全参数微调 vs 部分参数微调

推荐资源：

代码库：Alpaca-LoRA

论文：《FLAN-T5: Scaling Instruction-Finetuned Language Models》

2. 领域适配实践
学习内容：

领域数据收集与清洗

领域知识注入（如医学/法律垂直领域）

推荐资源：

工具：LangChain框架

案例：ChatDoctor医疗领域微调

持续学习与实践
跟进前沿技术

订阅论文平台：arXiv、Papers With Code

关注开源社区：Hugging Face、GitHub Trending

项目实战

入门级：复现经典模型（如BERT/GPT-2）

进阶级：训练垂直领域小模型（如法律问答机器人）

关键学习原则
理论+代码结合：每学完一个概念，用代码实现（如手写Self-Attention）。

从小规模开始：先用T5-small/BERT-base等小模型练手，再过渡到LLaMA-7B等大模型。

善用开源工具：Hugging Face生态（Transformers+Datasets+Accelerate）可覆盖90%需求。