总算知道大模型老人不愿意带新人了
我现在算是明白了，为啥大模型的老手们不太愿意带新人了。一开始我还挺纳闷的，心想新人有热情，愿意学习，多好啊。可自从我自己也成了老油条，我算是彻底懂了，原来是我太天真了。记得我之前带过一个新人，一开始他信誓旦旦地说自己对大模型够了解，我想着既然这样，带起来应该不难，就让他跟我一起干。结果呢，带了没几天我就头大了。 连最基本的东西，比如运行LLM，构建向量存储这些都不会...
学习大型语言模型（LLM）技术的路线可以分为以下几个步骤：
基础准备
数学与算法：掌握线性代数、概率统计和微积分基础
机器学习：理解监督学习、无监督学习及优化算法
深度学习：学习神经网络、反向传播和正则化技术
编程技能：熟练使用Python及NumPy、Pandas库
框架与工具：掌握PyTorch或TensorFlow，学习Hugging Face Transformers等工具链
核心理论与技术
NLP基础：阅读《Speech and Language Processing》书籍，观看斯坦福CS224N课程
文本表示与任务：了解词袋模型、Word2Vec、BERT嵌入等，掌握文本分类、命名实体识别等经典任务
Transformer架构：学习自注意力机制、位置编码等核心组件，了解BERT、GPT等模型变体
进阶技术：精读Transformer原论文，掌握预训练与微调技术，了解高效训练和推理优化方法
动手实践
入门项目：参考Hugging Face教程，快速调用API生成文本
微调模型：尝试用BERT做文本分类等微调任务
持续学习与资源
学术跟踪：关注NeurIPS、ICLR等顶会论文，浏览ArXiv、Papers With Code论文库
行业动态：关注OpenAI、Google AI等机构的博客和技术报告
开源项目与社区：参与开源项目，加入Reddit、Hugging Face等论坛交流
中文资源：关注知乎、掘金等中文社区，阅读AI相关公众号
学习路线图
0-1个月：掌握Python和PyTorch，完成NLP基础课程
1-3个月：深入Transformer架构，复现BERT/GPT微调任务
3-6个月：参与竞赛或开源项目，学习分布式训练技术
6个月以上：研究LLM前沿技术，尝试预训练模型
避坑建议
避免盲目调参，先理解模型原理
重视数据质量，做好数据清洗和预处理
从简到难，从小模型入手逐步挑战

联系我时，请说是在墨西哥58同城看到的，谢谢！