大模型学习方法之——大模型技术学习路线

“ 技术学习无非涵盖三个方面，理论，实践和应用**”**

大模型技术爆火至今已经有两年的时间了，而且大模型技术的发展潜力也不言而喻。因此，很多人打算学习大模型，但又不知道该怎么入手，因此今天就来了解一下大模型的学习路线。‍‍

丁元英说：“透视社会有三个层面，技术，制度与文化”；同样的，技术学习同样有三个层面，理论，实践和应用，三者相辅相成，缺一不可。

技术的意义在于解决问题

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大模型技术学习的理论，实践与应用‍‍‍‍‍‍‍‍

学习大模型技术需要系统性的理论基础，实践技能以及最新的研究进展和应用场景。以下是一个大模型学习进阶路线，涵盖了理论，技术和应用等方面。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

理论基础

大模型学习需要有一定的理论基础，特别是数学，机器学习，自然语言处理等方面。‍‍‍‍‍‍‍‍‍

数学与统计学

• 线性代数：矩阵运算，特征值，奇异值分解等‍‍‍‍‍‍

• 概率论和统计学：随机变量，概率分布，贝叶斯定理等‍‍‍‍

• 微积分：偏导数，梯度下降，最优化等

机器学习基础

• 监督学习：回归，分类，支持向量机等‍‍

• 无监督学习：聚类