第一步：打好基础
数学必备：先搞定线性代数、概率论和微积分。
编程基础：学会Python就够用了，像NumPy和Pandas这种工具一定得上手。不会的话，网上的免费教程一堆。
第二步：入门机器学习
学习机器学习的概念：建议从吴恩达的《Machine Learning》课程入手，深入浅出！
动手搭模型：刷几个经典的机器学习项目，比如房价预测、分类问题啥的。用scikitlearn库快速起步。
第三步：转向深度学习
基础框架：学习TensorFlow或PyTorch。推荐PyTorch，更友好些。
深度学习算法：先搞懂神经网络的工作原理，再学卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）这些基础算法。
第四步：理解语言模型的原理
自然语言处理（NLP）基础：知道什么是分词、词向量（比如word2vec）。刷斯坦福CS224N的NLP课程，很实用！
Transformer原理：Transformer是大语言模型的核心，得搞清楚“Attention is All You Need”这篇论文在讲啥。
第五步：进军大语言模型
预训练模型：学学BERT、GPT这些经典模型的架构和原理，搞懂预训练和微调是怎么回事。
上手大模型：用Hugging Face开源库跑个模型，试试Finetune ChatGPT这样的项目！
第六步：应用与进阶
看行业案例：关注医疗、金融、教育这些行业，看看大模型怎么用的。
研究前沿技术：阅读一些像《大语言模型：基础与前沿》这样的书，了解检索增强、稀疏专家模型等进展。
小Tips
多动手：别光看书和教程，自己的代码跑起来才算真懂！
别急：从简单到复杂，学得慢一点没关系，稳扎稳打才重要。
加入社区：参加Kaggle比赛或GitHub开源项目，和别人多互动进步快！
学大模型其实没想象中那么难，记住重点是动手+持续学习！
