2025版AI大模型学习全攻略，不看真的会后悔！

## 2025版AI大模型学习全攻略：不看后悔系列 想在2025年抓住AI大模型的机遇？本文为你精心打造了一份**全面、系统、实战**的大模型学习路线图。从入门到精通，带你逐步掌握大模型的核心原理、应用开发与部署。 **基础篇**：深入了解大模型概念、Transformer架构、提示工程等核心知识，并结合实战项目掌握基础技能。 **进阶篇**：重点学习RAG（检索增强生成）、Agent智能体开发，掌握LangChain、LlamaIndex等框架，以及Coze、Dify等可视化工具的应用，并通过实战案例提升开发能力。 **实战篇**：深入研究Transformer架构，掌握大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具进行高效微调，并借助Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速上线。更有医疗领域微调实战案例等你来探索。 无论你是零基础小白还是有一定经验的开发者，都能从本文中找到适合自己的学习路径，快速提升大模型技能，赢在AI时代！

2025最新大模型学习路线

在学习大模型的过程中，一个清晰的学习路径对于初学者来说至关重要。它可以帮助我们明确起点、学习顺序以及需要掌握的关键知识点。由于大模型涵盖的内容非常广泛，缺乏明确的指引可能会让人感到困惑，不知道该如何着手。

一、大模型基础篇

第一阶段：基础知识入门

我们将从了解大模型的基本概念开始，探索其在不同行业中的应用与分析；深入理解大模型的核心原理和技术要点，并通过理论结合多个实战项目的方式，逐步掌握提示工程的基础知识和进阶技巧。

1、大语言模型概述

• 初步认识大模型
• OpenAI模型演进历程
• 主流国产大模型介绍
• 大模型对行业的赋能作用
• 展望未来：大模型的发展趋势与挑战

2、核心原理解析

• 探索大模型成功背后的机制
• 理解生成式模型与大语言模型的区别
• 实际案例分析与Prompt使用技巧
• Transformer架构详解
• 关键技术讲解：预训练、SFT、RLHF
• 讨论环节：当前大模型的实际应用场景

3、提示工程实践

• AI开发环境搭建
• 提示工程入门知识
• 提示工程高级技巧
• 实战案例：利用提示工程生成前端界面代码

二、大模型进阶篇

第二阶段：深入学习与应用开发

本阶段我们将重点学习RAG（检索增强生成）的应用开发，包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估等内容，同时也会涉及GraphRAG等热门项目的分析。

1、RAG基础

• 检索增强生成技术简介
• Naive RAG流程解析
• 实战案例：基于向量检索构建公司HR制度智能问答系统

2、Advanced-RAG

• 阅读前沿RAG相关论文
• 商业级RAG优化方案实践

3、RAG效果评估

• RAG系统的评估方法

4、RAG热门项目分析

• RAGFlow应用解析
• FastGPT应用解析
• QAnything应用解析
• LangChain-chatchat应用解析
• GraphRAG应用解析
• 实战案例：使用Dify打造K12教育行业智能助教

进一步深入学习Agent架构设计，包括LangChain、LlamaIndex框架的应用，以及AutoGPT、MetaGPT等多Agent系统的构建，还将学习到Coze、Dify等可视化工具的使用。

5、Langchain框架

• 开发框架的概念
• Langchain的作用及其意义
• LangChain的核心模块
• 实战案例：基于LangChain的企业知识库建设

6、LlamaIndex框架

• LlamaIndex简介
• LlamaIndex的特点与局限性
• LlamaIndex与RAG检索增强联合应用
• LlamaIndex与LangChain的对比分析

7、Agent智能体开发

• Agent关键技术解析
• Funcation Calling机制
• Agent认知框架设计
• 实战案例：命理咨询Agent开发
• 多Agent协同系统
• 实战案例：多智能体协作完成代码生成任务

8、可视化工具应用

• GPTS平台
• Coze扣子平台
• Dify平台

9、综合实战项目

• 实战案例：公司HR制度智能问答系统商业化实现
• 实战案例：智能电商客服系统开发

三、大模型实战篇

第三阶段：微调与部署实战

此阶段我们将深入研究Transformer架构，掌握大模型的微调技术，使用如DeepSpeed、Lamam Factory等工具进行高效微调，并借助Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速上线。

1、Transformer结构详解

• 深入理解Transformer结构
• Self-Attention机制解析
• Encoder与Decoder的功能
• Multi-head Attention详解
• 不同Decoding方法比较

2、开源模型生态

• 私有化部署的重要性
• 国际开源模型现状
• 国内开源模型发展
• 开源模型的三种评价方式
• 开源模型的应用场景与限制
• 实战案例：ChatGLM在Ollama上的部署

3、模型微调技术

• 微调技术概览
• 如何挑选合适的基座模型
• 数据集采集与清洗处理
• 数据集采集与清洗处理（重复项）
• 微调训练框架选择指南

4、PEFT微调方法

• PEFT主流技术介绍
• LoRA低秩适配微调技术
• LoRA的改进与发展
• 实战案例：ChatGLM在医疗领域的LoRA微调

5、模型量化技术

• 显存占用与量化技术基础
• Transformers支持的量化算法
• AWQ激活感知权重量化
• GPTQ专为GPT优化的量化方案
• 量化技术对比实例
• 实战案例：ChatGLM量化演示

6、大模型应用工程

• 大模型工程化实践
• 大模型AI工程平台（MoPaaS）
• 构建私有化模型——企业IP的重要组成部分
• 私有化部署LLaMA3.1项目实践

7、多模态模型应用

• 多模态模型定义
• 多模态应用场景
• 图像生成技术综述
• DALLE-3与Midjourney对比
• Stable Diffusion与ControlNet详解
• 语音生成技术概述
• 主流TTS技术解析
• 案例：Video-LLaVA与多模态图像视频识别应用

8、医疗领域微调实战：基于LLaMA3.1-8B

• 使用真实医疗数据集
• 数据清洗技术应用
• 基于开源大模型的微调
• LoRA微调应用
• AdaLoRA微调应用
• LongLoRA微调应用

今天关于《2025版AI大模型学习全攻略，不看真的会后悔！》的内容就介绍到这里了，是不是学起来一目了然！想要了解更多关于AI大模型,微调,RAG,学习路线,Agent智能体的内容请关注golang学习网公众号！