目标：了解大模型的基本概念和背景。
内容：
人工智能演进与大模型兴起。
大模型定义及通用人工智能定义。
GPT模型的发展历程。

目标：深入学习大模型的关键技术和工作原理。
内容：
算法的创新、计算能力的提升。
数据的可用性与规模性、软件与工具的进步。
生成式模型与大语言模型。
Transformer架构解析。
预训练、SFT、RLHF。

目标：掌握大模型开发所需的编程基础和工具。
内容：
Python编程基础。
Python常用库和工具。
提示工程基础。

目标：通过实战项目深化理论知识和提升应用能力。
内容：
实战项目一：基于提示工程的代码生成。
实战项目二：基于大模型的文档智能助手。
实战项目三：基于大模型的医学命名实体识别系统。
案例分析：针对每个实战项目进行详细的分析和讨论。

目标：掌握大模型的高级应用开发技能。
内容：
大模型API应用开发。
RAG (Retrieval-Augmented Generation)。
向量检索与向量数据库。
LangChain、Agents、AutoGPT。

目标：学习如何对大模型进行微调并私有化部署。
内容：
私有化部署的必要性。
HuggingFace开源社区的使用。
模型微调的意义和常见技术。

目标：探索大模型领域的前沿技术和未来趋势。
内容：
多模态模型。
参数高效微调技术。
深度学习框架比较。
大模型评估和benchmarking。

在每个阶段结束时，可以安排一些测试或小项目来检验学习成果，并鼓励学生参与社区讨论，分享学习心得和项目经验。通过这样的学习路线，学生可以系统地掌握大模型的理论知识，并具备实战应用的能力。

1.成长路线图&学习规划
要学习一门新的技术，作为新手一定要先学习成长路线图，方向不对，努力白费。
对于从来没有接触过网络安全的同学，我们帮你准备了详细的学习成长路线图&学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线，大家跟着这个大的方向学习准没问题。

2.视频教程
很多朋友都不喜欢晦涩的文字，我也为大家准备了视频教程，其中一共有21个章节，每个章节都是当前板块的精华浓缩。

3.LLM
大家最喜欢也是最关心的LLM（大语言模型）

技能要求：要成为一名优秀的大模型程序员，需要具备以下技能：

• 掌握深度学习相关知识，如神经网络、卷积神经网络等；
• 熟悉编程语言，如Python、C++等；
• 了解大数据处理技术，如Hadoop、Spark等；
• 具备良好的数学和统计学基础，以便更好地理解和优化大模型。