一份简单的大模型学习实践课程设计（草案）

本篇课程设计主要给非算法类的研发工程师介绍大模型学习入门的推荐路径和方案

其中第一和第二部分可以并发进行，第三和第四部分也可以并发进行，第五部分穿插在整个学习路径之中，温故而知新，祝大家都取得良好的学习效果。针对本文课程细节，推荐看看AI大模型对本文的优化建议：大模型学习实践课程设计AI改进优化版。

Part Ⅰ：基础知识准备（2周时间回顾式学习）

学习内容

• 数学基础

  • 线性代数：掌握矩阵运算、特征值与特征向量、奇异值分解等，这部分是理解大模型中数据变换和降维等操作的基础。
  • 微积分：学习多元微积分、梯度、雅可比矩阵等，用于理解模型的优化过程和导数相关计算。
  • 概率论与统计：熟悉概率分布、贝叶斯定理、假设检验等，帮助理解模型中的不确定性和数据的统计规律。
  • 优化理论：了解梯度下降、牛顿法、拟牛顿法等优化算法，这些内容是训练大模型的关键技术。

• 编程基础

  • Python编程：熟练掌握数据结构、控制流、面向对象编程等，以便实现大模型相关的算法和代码。
  • 数据科学库：学习 NumPy、Pandas、Matplotlib 等，用于数据处理、分析和可视化。
  • 版本控制：掌握 Git 基本操作，学会使用 GitHub/GitLab 进行代码管理和协作。

• 学习资源

  • 数学书籍推荐

    • 《线性代数及其应用》（Peter Lax）：图灵出品，经典教材，内容丰富，涵盖矩阵运算、特征值、奇异值分解等核心内容。
    • 《微积分》（James Stewart）：适合零基础，讲解多元微积分和梯度计算。
    • 《概率论与数理统计》（陈希孺）：国内教材，侧重统计应用，适合机器学习入门。
    • 《凸优化》（Stephen Boyd）：优化理论经典书籍，适合深入理解模型训练的数学原理。

  • 数学网络资源

    • 线性代数：3Blue1Brown 的《线性代数的本质》（B 站 / YouTube），用动画直观解释向量、矩阵等概念。
    • 概率统计：Khan Academy 概率课程（英文），适合入门。
    • 数学公式推导：知乎专栏《机器学习数学基础》，用案例解析数学在 ML 中的应用。

  • 编程书籍推荐

    • 《Python 编程：从入门到实践》（Eric Matthes）：图灵出品，适合完全零基础，含实战项目（如小游戏、数据可视化）。
    • 《流畅的 Python》（Luciano Ramalho）：图灵出品，进阶语法，讲解生成器、装饰器等高效编程技巧。
    • 《利用 Python 进行数据分析》（Wes McKinney）：系统学习 NumPy、Pandas 库的使用。

  • 编程网络资源

    • 语法入门：Codecademy 的 Python 课程（交互式练习）。
    • 项目实战：LeetCode 刷题（Python 版本），提升算法思维；Kaggle 入门项目（如泰坦尼克号数据分析）。

  • 版本控制

    • Git 教程：廖雪峰 Git 入门指南（官网免费），学会代码管理和协作。

课程设计

• 内容与课时预估

  • 数学基础：微积分、线性代数、概率统计推荐为一课时，粗略介绍，如果要深入详细讲则建议分为三课时，其它数学内容合并一个课时（大致需要回顾学校学的内容，可能需要补充一些未学习的知识和概念）

  • Python编程与版本控制：快速入门，合并一个课时（对非算法工程师来说，这部分基本上上手都比较快）

Part Ⅱ：机器学习与深度学习基础（3周时间全景式学习）

学习内容

• 机器学习基础

  • 核心内容：监督学习、无监督学习、强化学习
  • 监督学习：深入理解线性回归与逻辑回归的梯度下降法、正规方程法等；掌握决策树与随机森林的 ID3、C4.5 算法等；了解支持向量机的核技巧、软间隔等。
  • 无监督学习：学习 K - means、层次聚类等聚类算法；掌握主成分分析（PCA）降维方法和数据可视化技巧。
  • 强化学习基础：了解 Markov 决策过程的状态转移、奖励函数等概念；掌握 Q - Learning 的贪心策略、探索与利用等。

• 深度学习&NLP基础

  • 核心内容：RNN/LSTM/Transformer 基础、PyTorch/TensorFlow 框架
  • 深度学习框架：选择 TensorFlow 或 PyTorch 框架，学习张量操作、自动微分、模型构建等核心知识。
  • 自然语言处理基础：掌握文本预处理的分词、词干化、停用词去除等技术；了解循环神经网络 RNN、长短期记忆网络 LSTM、门控循环单元 GRU 等序列模型。

• 学习资源

  • 机器学习书籍推荐

    • 《机器学习》（周志华）：“西瓜书”，中文经典教材，涵盖算法原理和公式推导。
    • 《统计学习方法》（李航）：侧重理论推导，适合深入理解 SVM、决策树等算法。
    • 《强化学习》（Richard S. Sutton）：“强化学习圣经”，适合入门马尔可夫决策过程（MDP）和 Q-Learning。

  • 机器学习网络资源

    • 理论讲解：Andrew Ng《机器学习》课程（Coursera），配套 B 站中文字幕版。
    • 实战平台：Scikit-learn 官网教程，用 Python 实现线性回归、随机森林等算法。
    • 强化学习实战：Gym 库（OpenAI）练习环境搭建，如 CartPole 平衡问题。

  • 深度学习书籍推荐

    • 《深度学习》（Ian Goodfellow）：“花书”，涵盖深度学习原理，适合系统性学习。
    • 《动手学深度学习》（李沐）：开源书籍，配套 PyTorch 代码，适合边学边练。
    • 《自然语言处理入门》（何晗）：图灵出品，中文 NLP 教材，讲解分词、词性标注等预处理技术。

  • 深度学习网络资源

    • 框架学习：PyTorch 官方教程（中文），从张量操作到自定义模型全流程覆盖。
    • NLP 入门：Hugging Face 教程《自然语言处理基础》，用 Transformer 实现文本分类。
    • 论文精读：注意力机制经典论文《Attention Is All You Need》，配合解析文章理解。

课程设计

• 内容与课时预估

  • 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等主题均采用2-3课时来讲述，重点介绍经典分析方法

  • 深度学习基础：学习 TensorFlow 或 PyTorch，学习张量操作、自动微分、模型构建等核心知识；预估2-3课时

  • 自然语言处理：了解文本处理的经典方法，了解循环神经网络 RNN、长短期记忆网络 LSTM、门控循环单元 GRU等，预估2-3课时

  • ML与DL网络上都有比较详细的课程资源，公开课程等，其它时间可以随机参考

Part Ⅲ：深入学习大模型相关技术（3-6周时间）

学习内容

• 大模型概观：了解AI大模型以及应用与架构，了解核心技术，了解Embeddings、Prompt、指令微调、RAG等
• Transformer 架构：深入理解 Transformer 的自注意力机制、编码器 - 解码器结构及其变种，如 BERT、GPT 系列等，这一些是大模型的核心架构。
• 大模型技术：学习多模态学习的图像 - 文本匹配、跨模态检索等技术；研究长序列建模的 Transformer - XL、XLNet 等方法；掌握语言模型评估指标，如困惑度、BLEU、ROUGE 等。
• 模型优化与部署：掌握模型压缩的剪枝、量化、知识蒸馏等技术；了解分布式训练的数据并行、模型并行等方法；学习推理加速的模型融合、动态图转静态图等技巧。

重点明细

1. Transformer 与大模型架构

• 书籍推荐

  • 《大模型技术30讲》（Sebastian Raschka）：图灵新书，快速了解大模型各种知识点。
  • 《从零构建大模型》（Sebastian Raschka）：图灵新书，本书对大语言模型做了通俗易懂且全面的解析，适合各种初学者。
  • 《大模型应用开发极简入门》（Olivier Caelen）：图灵新书，本书帮助读者系统地了解什么是大语言模型，大语言模型都有哪些应用场景，以及如何写 Prompt 和调用 API。
  • 《Transformer：自然语言处理的新时代》（李宏毅）：台湾大学课程讲义，解析 BERT、GPT 等变种。
  • 《语言模型与深度学习》（车万翔）：中文书籍，侧重 LLM 训练细节和评估指标。

• 网络资源

  • 课程：李宏毅《大语言模型》课程（2023 版，B 站），讲解 Transformer 原理和训练技巧。

  • 论文精读：

    • BERT（《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》）
    • GPT-2（《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》）
    • 配套博客：Jay Alammar 的《The Illustrated Transformer》用图解辅助理解。

2. 大模型训练与优化

• 核心内容：分布式训练、模型压缩、评估指标

• 书籍推荐：

  • 《图解大模型:生成式ai原理与实战》（Jay Alammar）：图灵新书，作者通过高度可视化的方式解析大模型的生成、表示与检索应用，帮助读者快速理解技术原理、落地实践并优化大模型。

• 网络资源：

  • 分布式训练：PyTorch 官方文档《分布式训练教程》，学习数据并行和模型并行。
  • 模型压缩：华为 MindSpore《模型压缩技术指南》，讲解剪枝、量化、知识蒸馏案例。
  • 评估指标：Hugging Face 库中的 BLEU、ROUGE 计算工具，结合实战项目练习。

3. 多模态与长序列技术

• 书籍推荐

  • 《多模态机器学习：基础与应用》（李嫣然）：中文书籍，涵盖图文检索、跨模态生成等技术。

• 网络资源

  • 多模态模型：CLIP（OpenAI）论文解读（YouTube / 知乎），学习图文对比预训练。
  • 长序列模型：Transformer-XL 论文解析（Medium 博客），理解相对位置编码和循环机制。

课程设计

• 内容与课时预估

  • 大模型概观：核心技术、Embeddings、Prompt、指令微调、RAG等预估2-3课时掌握基础内容

  • Transformer 架构：深入理解 Transformer 的自注意力机制、编码器 - 解码器结构及其变种，预估2-3课时

  • 大模型技术：多模态学习的图像 - 文本匹配、跨模态检索等技术，预估2-3课时

  • 模型优化与部署：优化与部署，预估2-3课时

Part Ⅳ：项目实战与论文阅读（结合第三阶段进行，1-2个月时间）

学习内容

• 项目实战

  • 复现经典项目：尝试复现一些经典的大模型项目，如 GPT 系列、BERT 等，深入理解模型的实现细节和训练过程。
  • 开展应用项目：根据自己的兴趣和职业规划，选择特定领域开展项目，如构建对话系统、文本生成系统、基于大模型的文档智能助手等，将所学知识应用到实际场景中。
  • 参加竞赛：在 Kaggle 等平台上参加与大模型相关的竞赛，提升自己解决实际问题的能力和竞争力。

• 论文阅读：关注顶级会议（如 ACL、NeurIPS）上的最新研究成果，分析前沿模型和技术的优势与局限，尝试复现论文中的实验并改进模型，紧跟大模型领域的研究动态和发展趋势。

内容明细

1. 项目实战

• 初级项目

  • 复现经典模型：用 PyTorch 复现 BERT-base，重点关注注意力机制代码实现（参考 Hugging Face 源码）。
  • 文本分类系统：基于 IMDB 影评数据，用 Transformer 实现情感分类，对比 RNN 和 Transformer 效果。

• 中级项目

  • 对话系统：用 GPT-2 搭建简易聊天机器人，集成上下文理解功能（参考 Microsoft DialoGPT）。
  • 多模态检索：构建图文检索系统，用 CLIP 模型实现图片与文本的语义匹配。

• 高级项目

  • 模型压缩落地：对 BERT 进行量化压缩，部署到边缘设备（如树莓派），测试推理速度优化。
  • 行业应用：针对医疗 / 法律领域，微调通用大模型，实现文档摘要生成（需处理领域数据隐私问题）。

2. 论文精读与复现

• 平台推荐

  • arxiv-sanity：跟踪 NLP/ML 领域最新论文（可按关键词订阅）。
  • paperswithcode：查看论文对应的代码实现和 SOTA 结果，优先选择有开源仓库的论文。

• 复现流程

  • 精读摘要和方法部分，梳理模型架构和训练流程；
  • 用 Colab/Kaggle 复现核心实验，对比论文结果；
  • 在 GitHub 开源代码，标注关键改进点（如优化训练效率的技巧）。

课程设计

• 内容与课时预估

  • 项目实战：预估5-10课时，灵活分配

  • 论文阅读：预估5-10课时或更多，论文现在量很大技术更新快，灵活分配

Part Ⅴ：面试准备（学习过程持续进行，温故知新）

学习内容

• 知识梳理：对之前学习的所有知识进行系统梳理，形成完整的知识体系，重点回顾大模型的核心概念、技术细节、模型优化方法等。

• 项目复盘：深入复盘自己参与的项目，清晰阐述项目的背景、目标、技术方案、遇到的问题及解决方法，突出自己在项目中的贡献和创新点。

• 面试题练习：收集和整理大模型算法工程师的常见面试题，包括技术问题、场景题、算法题等，进行有针对性的练习和解答，提高面试答题能力。可以参考一些面试经验分享网站或向已经入职的专业人士请教。

• 了解行业动态：关注大模型领域的最新行业动态、技术趋势和市场应用情况，以便在面试中能够展示自己对行业的了解和关注度，体现自己的学习能力和对新知识的敏感度。

面试准备

1. 核心知识点梳理

• 必背理论：

  • Transformer 自注意力机制的计算过程（公式推导）；
  • BERT 和 GPT 的预训练目标差异（MLM vs. 自回归）；
  • 模型压缩技术（剪枝、量化、蒸馏）的原理和应用场景；
  • 分布式训练的通信开销和优化方法（如梯度累加）。

• 推荐工具：

  • 用 XMind 绘制知识图谱，关联 “数学基础→算法原理→工程实现” 链条；
  • 整理《面试错题本》，记录易忘的公式（如 softmax 导数推导）和概念误区。

2. 面试题与资源

• 书籍推荐：

  • 《百面大模型》（包梦蛟等）：本书收录了约百道大模型工程师常见的面试题目和解答，系统、全面地介绍了与大模型相关的技术，涵盖语义表达、数据预处理、预训练、对齐、垂类微调、组件、评估、架构、检索增强生成（RAG）、智能体、PEFT（参数高效微调），以及训练与推理等内容。
  • 《百面机器学习+百面深度学习》：面试机器学习和深度学习必看书籍，结合实战知识点，查漏补缺。

• 技术题：

  • 经典问题：“为什么 Transformer 比 RNN 更适合长序列？”“对比数据并行和模型并行的优缺点”；
  • 算法题：LeetCode 中等难度题（如动态规划、图算法），考察编程思维。

• 场景题：

  • “如何设计一个低成本的大模型微调方案？”
  • “用户反馈对话模型回答重复，如何定位和解决？”

• 资源推荐：

  • 《大模型算法工程师面试手册》（GitHub 开源文档）；
  • 脉脉 / 知乎 “大模型面试经验” 专栏，学习大厂面试流程（如字节跳动 NLP 岗常问 Transformer 优化）。

3. 模拟面试

• 平台：

  • 牛客网 “AI 算法岗模拟面试”，找同侪或前辈进行技术面模拟；
  • 参加高校 / 企业的 “面试 Workshop”，获取行业从业者反馈。

4. 其它建议

• 循序渐进：避免初期直接啃大模型论文，先通过基础课程和小项目建立信心。
• 动手优先：每学一个算法，至少用 Python 实现一次（如手动计算注意力权重）。
• 关注工程：大模型岗位不仅考理论，还需掌握框架调参（如 PyTorch 的混合精度训练）、日志分析等工程能力。
• 社区互动：加入 Hugging Face 论坛、GitHub 星标大模型项目（如 LLaMA、Stable Diffusion），参与开源贡献。

课程设计

• 内容与课时预估

  • 模拟面试：预估2-3课时，灵活分配

大模型技术学习进度参考

阶段	建议时长	核心目标	每日投入
基础准备	2 周	掌握数学基础与编程工具	3 小时
基础理论	3 周	完成机器学习与深度学习入门	3-4 小时
大模型技术	4 周	精通 Transformer 与优化部署技术	4 小时
项目实战	8 周	完成 3 个层级项目 + 10 篇论文复现	4-5 小时
面试准备	持续	构建知识体系 + 模拟面试训练	2 小时

结语

通过以上路径，配合持续学习（建议每天至少 3 小时专注学习），普通小白可在 0.5-1 年内达到大模型算法工程师的入门水平。面试时需突出 “理论 + 实战 + 学习能力”，例如：“我复现了 GPT-2 并优化了训练速度，通过知识蒸馏将模型参数压缩 40%，推理速度提升 2 倍”。

最后，可以参考一下AI大模型对本文的优化：大模型学习实践课程设计AI改进优化版。