大模型目前在可以说正处于一种“炙手可热”的状态，吸引了很多人的关注和兴趣，也有很多新人小白想要学习大模型技术，转战AI领域，以适应未来的大趋势，寻求更有前景的发展！

那么，如何入门大模型呢？

下面给大家分享一份2025最新版的大模型学习路线，帮助新人小白更系统、更快速的学习大模型！

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2025最新大模型学习路线

一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始，按照什么顺序学习，以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。

一、大模型基础篇

第一阶段基础篇：我们会去了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析；学习理解大模型的核心原理，关键技术，以及大模型应用场景；通过理论原理结合多个项目实战，从提示工程基础到提示工程进阶，掌握Prompt提示工程。

1、大语言模型的基本情况介绍

• 初识大模型

• OpenAI模型的发展历程

• 主流国产大模型

• 大模型赋能行业分析

• 未来展望：大模型的趋势与挑战

2、大模型核心原理

• 理解大模型成功的背后

• 理解生成式模型与大语言模型

• 大模型应用实例与Prompt使用技巧

• Transformer架构解析

• 关键技术解析：预训练、SFT、RLHF

• 交互式讨论：当前大模型应用场景

3、提示工程

• AI开发环境

• 提示工程基础

• 提示工程进阶

• 实战项目：基于提示工程的前端界面代码生成实战

二、大模型进阶篇

第二阶段进阶篇：进阶篇是我们的AI大模型RAG应用开发工程，我们会去学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

1、RAG

• 检索增强生成

• Naive RAG Pipeline

• 实战项目：基于向量检索的RAG实现公司HR制度智能问答系统项目

2、Advanced-RAG

• Advanced RAG前沿Paper解读

• 商业化RAG分析与优化方案实践

3、RAG项目评估

• RAG效果评估

4、RAG热门项目精讲

• RAGFlow应用分析

• FastGPT应用分析

• QAnything应用分析

• LangChain-chatchat应用分析

• GraphRAG应用分析

• 实战：基于Dify实现K12教育行业智能助教

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大模型Agent应用架构进阶实现，我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造我们自己的Agent智能体；同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。

5、Langchain

• 什么是开发框架

• 什么是langchain、它的意义是什么？

• LangChain的核心组件

• 实战项目：基于LangChain的企业知识库实战

6、LlamaIndex

• LlamaIndex是什么

• LlamaIndex的优势与劣势

• LlamaIndex与RAG检索增强联合应用实践

• LlamaIndex与LangChain对比分析

7、Agent

• Agents关键技术分析

• Funcation Calling

• Agent认知框架

• 实战项目：命理Agent机器人实战

• 多Agent系统

• 实战项目：多智能体协同代码生成应用

8、可视化框架

• GPTS

• Coze扣子

• Dify

9、项目实战

• 实战项目：公司HR制度智能问答系统商业化实战

• 实战项目：智能电商客服系统

三、大模型实战篇

第三阶段实战篇：大模型的微调和私有化部署，我们会更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调；并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

1、Transformer

• Transformer结构理解

• 理解Self-Attention

• 理解Encoder与Decoder

• Multi-head Attention

• 不同Decoding方法

2、Open source（开源）

• 私有化大模型的必要性

• 国外开源模型生态

• 国内开源模型生态

• 开源模型的三种评估方式

• 开源模型应用场景与局限性

• 实战案例：ChatGLM大模型在Ollama上的部署

3、Fine-Tuning（微调）

• 模型微调简介

• 如何选择合适的基座模型

• 数据集的收集与预处理

• 数据集的收集与预处理

• 微调训练框架的选择

4、PEFT fine-turning

• PEFT 主流技术介绍

• LoRA 低秩适配微调

• LoRA 的改进和扩展

• 实战案例：ChatGLM在医疗领域的LoRA微调

5、Quantlzation（量化）

• 模型显存占用与量化技术简介

• Transformers 原生支持的大模型量化算法

• AWQ：激活感知权重量化算法

• GPTQ：专为 GPT 设计的模型量化算法

• 模型量化对比实例

• 实战案例：ChatGLM的量化演示

6、Application Engineering（应用工程）

• 大模型应用工程

• 大模型AI工程平台 (MoPaaS)

• 打造私有化模型 — 智能时代企业关键的 IP

• 私有化大模型部署LLaMA3.1 项目实践

7、multimodal（多模态）

• 什么是多模态模型

• 多模态的应用场景

• 图像生成技术概述

• DALLE-3与Midjourney

• Stable Diffusion与ControlNet

• 语音生成技术概述

• 主流TTS技术剖析

• 案例：Video-LLaVA与多模态图像视频识别

8、微调大实战：基于LLaMA3.1-8B做医疗领域微调大实战

• 真实的医疗数据集

• 数据清洗技术应用

• 开源大模型做基座

• LoRA微调应用

• AdaLoRA微调应用

• LongLoRA微调应用

整个大模型学习路线基础篇主要是对大模型的理论基础、核心原理以及提示词的学习掌握；而进阶实战篇更多的是通过项目实战来掌握大模型的应用开发，针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。

如何学习AI大模型？

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集

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