今年秋招，算法岗位中，薪资开的最高的无疑是大模型相关的岗位，大模型相关应用正在逐步落地，往后3-5年，大模型仍是热门方向
大家常听到的AI算法工程师，基座大模型，大模型应用工程师等都属于大模型算法相关的岗位
现在还比较缺乏大模型入门的系统学习资料，很多同学刚刚开始接触大模型，容易迷茫和踩坑
大模型的基础内容并不多，如果有针对性学习，就能够很快完成入门，并进行后续前沿内容的学习
这一期主要是给大家推荐浙大开源的大模型基础教程
这个教程的具体内容如下：
第一章：语言模型基础
这一部分主要是介绍语言模型的由来，从基于统计学习的语言模型开始，到基于RNN的语言模型，再到基于Transformer的语言模型，最后介绍语言模型的采样方法和语言模型评测的方法，包括内在评测和外在评测两种方式
第二章：大语言模型架构
这一部分主要是介绍大模型的主流架构，大数据和大模型加持，就能训练出智能的大模型，大模型框架包括Encoder-only的，主要代表模型就是Bert系列，然后是Encoder-Decoder架构的大模型，主要代表是T5和BART模型，最后是现在最主流的架构Decoder-only，常见的GPT, LLAMA等模型都是这种架构，最后介绍基于状态空间架构 和TTT架构的模型
第三章：Prompt工程
这一部分主要是介绍Prompt工程，我们和大家的交互就是通过prompt来完成的，首先介绍prompt的定义，然后介绍上下文学习，思维链的定义，写prompt的一些技巧，最后是基于prompt的一些应用
第四章：参数高效微调
这一部分主要是介绍微调大模型，微调大模型包括全参数微调和参数高效微调（PEFT），全参微调成本很高，所以PEFT具有重要意义，首先介绍PEFT的基本内容，然后介绍参数选择方法，再介绍Lora微调，最后是基于PEFT的实践应用
第五章：模型编辑
这一部分主要是介绍模型编辑这一新兴技术，首先介绍模型编辑思想、定义、性质，其次从内外两个角度分别介绍模型编辑经典方法，然后举例介绍模型编辑的具体方法 T-Patcher 和 ROME，最后介绍模型编辑的实际应用
第六章：检索增强生成
这一部分主要是检索增强生成，也就是大家常说的RAG，首先看介绍RAG的背景和组成，RAG的基本架构，RAG知识检索的流程，RAG生成增强的过程，最后是搭建简单的RAG系统
上面内容包括了LLM的基础知识，后续可以具体学习各种PEFT方法，又或者针对Prompt策略结合具体的情景进行探索，还可以学习RAG中各种生成和检索策略，找一个方向深入学习比较好，不用面面俱到
学AI大模型的正确顺序，千万不要搞错了
🤔2026年AI风口已来！各行各业的AI渗透肉眼可见，超多公司要么转型做AI相关产品，要么高薪挖AI技术人才，机遇直接摆在眼前！
有往AI方向发展，或者本身有后端编程基础的朋友，直接冲AI大模型应用开发转岗超合适！
就算暂时不打算转岗，了解大模型、RAG、Prompt、Agent这些热门概念，能上手做简单项目，也绝对是求职加分王🔋
📝给大家整理了超全最新的AI大模型应用开发学习清单和资料，手把手帮你快速入门！👇👇
学习路线:
✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型（GPT、文心一言等）特点解析
✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑
✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架（LangChain等）实操
✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用
✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代
✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经
以上6大模块，看似清晰好上手，实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透！
我把大模型的学习全流程已经整理📚好了！抓住AI时代风口，轻松解锁职业新可能，希望大家都能把握机遇，实现薪资/职业跃迁～
