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。