如题，我和室友两人接触大模型的周期差不多，都是半年前开始系统学习，结果她已经在Kaggle比赛拿了金牌，还复现了3篇顶会论文，而我还在为Transformers源码理解发愁我俩的计算机基础其实差不多（都是211科班），但最近她收到了大厂AILab的实习offer，这种对比让我深刻意识到方法论的重要性。后来我调整策略，按照她的学习路径重新规划，终于实现了Llama3微调实战和论文复现突破整理了她分享的系统学习路线，这种结构化思维不仅适用于大模型，对任何前沿技术的学习都有借鉴意义—她将学习过程分为三个阶段☑️第一阶段：筑基工程数学基础：3Blue1Brown《线性代数本质》+ 李航《统计学习方法》重点章节编程能力：LeetCode每日一题（侧重动态规划）+ PyTorch官方60分钟入门机器学习：吴恩达CS229课程精看+《花书》前12章精读论文入门：精读Attention is All You Need+BERT原文☑️第二阶段：深度实践框架掌握：Hugging Face Transformers库逐模块解剖+FastAPI部署实战论文复现：从BERT到GPT-2的渐进式复现（先伪代码后完整实现）⚙️训练技巧：混合精度训练+梯度累积+分布式训练实战实验设计：在Colab Pro上完成文本分类/生成任务完整pipeline☑️第三阶段：领域突破细分方向：选择3个重点方向（如Prompt Engineering/模型压缩）比赛实战：Kaggle的LLM赛题+天池大模型竞赛优化艺术：掌握模型量化(Llama.cpp)+LORA微调+RLHF实战除了核心路径，她整理的20+G学习资源也让我大开眼界：《动手学深度学习》（李沐）《Deep Learning for Coders》《Natural Language Processing with Transformers》《The Annotated Transformer》源码解析Hugging Face NLP课程OpenAI CookbookLLM University全系列教程斯坦福CS224n课程笔记AI Alignment入门指南…整套精选资源包已整理成电子知识库，包含：✅ 大模型学习路线图（含时间规划）✅ 必读论文包（含代码实现链接）✅ 实验模板Notebook✅ 面试高频题库✅ 最新行业报告合集✅ 开源项目精选列表#人工智能 #深度学习 #大模型 #机器学习 #AIGC #大模型学习#大模型入门#ai#人工智能#程序员#计算机#大语言模型#大模型微调摘要：如题，我和室友两人接触大模型的周期差不多，都是半年前开始系统学习，结果她已经在Kaggle比赛拿了金牌，还复现了3篇顶会论文，而我还在为Transformers源码理解发愁我俩的计算机基础其实差不多（都是211科班），但最近她收到了大厂AILab的实习offe
来源：热情的菠萝g2
