学习路径-WayToAGI

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以下是系统学习 LLM 开发的学习路径：

掌握深度学习和自然语言处理基础：
- 学习机器学习、深度学习、神经网络等基础理论。
- 掌握自然语言处理基础，如词向量、序列模型、注意力机制等。
- 相关课程：吴恩达的深度学习课程、斯坦福 cs224n 等。
理解 Transformer 和 BERT 等模型原理：
- 熟悉 Transformer 模型架构及自注意力机制原理。
- 掌握 BERT 的预训练和微调方法。
- 阅读相关论文，如 Attention is All You Need、BERT 论文等。
学习 LLM 模型训练和微调：
- 进行大规模文本语料预处理。
- 熟悉 LLM 预训练框架，如 PyTorch、TensorFlow 等。
- 微调 LLM 模型进行特定任务迁移。
- 相关资源：HuggingFace 课程、论文及开源仓库等。
LLM 模型优化和部署：
- 掌握模型压缩、蒸馏、并行等优化技术。
- 进行模型评估和可解释性研究。
- 实现模型服务化、在线推理、多语言支持等。
- 相关资源：ONNX、TVM、BentoML 等开源工具。
LLM 工程实践和案例学习：
- 结合行业场景，进行个性化的 LLM 训练。
- 分析和优化具体 LLM 工程案例。
- 研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。
持续跟踪前沿发展动态：
- 关注顶会最新论文、技术博客等资源。
- 参与相关社区交流和项目实践。

对于新人，以下是一些学习路径的想法和参考：

短期冲 ComfyUI，掌握这个工具，来解决深度图、打光、视频流畅性等问题。
现阶段围绕绘图和视频两个领域重点实践，并沉淀自己的作品。
搭建自媒体平台，选择小红书/抖音构建个人 IP，积累基本的声望。
长期有节奏地参与关键词的测评，积累艺术家风格，同时考虑通过上学/读书的方式，系统性学习艺术/哲学。保持初心，持续练习。

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参考资料

学习大型语言模型（LLM）的开发是一个系统性的过程，需要涵盖多个方面的知识和技能。以下是一些建议的学习路径和资源：1.掌握深度学习和自然语言处理基础-机器学习、深度学习、神经网络等基础理论-自然语言处理基础，如词向量、序列模型、注意力机制等-相关课程：吴恩达的深度学习课程、斯坦福cs224n等2.理解Transformer和BERT等模型原理- Transformer模型架构及自注意力机制原理- BERT的预训练和微调方法-掌握相关论文，如Attention is All You Need、BERT论文等3.学习LLM模型训练和微调-大规模文本语料预处理- LLM预训练框架，如PyTorch、TensorFlow等-微调LLM模型进行特定任务迁移-相关资源：HuggingFace课程、论文及开源仓库等4.LLM模型优化和部署-模型压缩、蒸馏、并行等优化技术-模型评估和可解释性-模型服务化、在线推理、多语言支持等-相关资源：ONNX、TVM、BentoML等开源工具5.LLM工程实践和案例学习-结合行业场景，进行个性化的LLM训练-分析和优化具体LLM工程案例-研究LLM新模型、新方法的最新进展6.持续跟踪前沿发展动态-关注顶会最新论文、技术博客等资源-参与相关社区交流和项目实践

给新人的一些想法和参考

1.短期冲ComfyUI，掌握这个工具，来解决深度图、打光、视频流畅性等问题2.现阶段围绕绘图和视频两个领域重点实际，并沉淀自己的作品3.搭建自媒体平台，选择小红书/抖音构建个人IP，也算是沉淀作品的一个方式，同时积累基本的声望4.长期有节奏的参与关键词的测评，积累艺术家风格，同时考虑通过上学/读书的方式，系统性学习艺术/哲学写到这里，我的心安了很多。一方面是发现自己要学的东西好像没有想象中的多，另一方面因为更聚焦且更有预期自己在什么阶段，就不会着急要一下子达到顶峰。剩下的事情就很简单了：保持初心，持续练习

给新人的一些想法和参考