提示1：本文内容会长期维护，定期更新，欢迎大家的收藏！如果有疑问，请在文末评论区留言。本文最后更新于2025年12月30日

提示2：本站精选了若干大模型相关的电子图书，后续会分享出现，敬请期待...

大型语言模型（LLMs）正在重塑科技行业和整个人类社会。作为大学生，大家现在开始学习大模型，不仅能为未来职业发展打下坚实基础，更能站在AI革命的前沿。无论大家来自计算机科学、数学、人文社科还是其他专业，理解大模型都将成为你独特的竞争优势。

一名大学生，如何从零开始学习大模型呢？这是很多人碰到的疑问，本文给大家指出一条学习路线，这条学习路线总共分为三个阶段，希望大家照此执行，从而避免弯路。

阶段一：基础筑基（1-2个月）

1、数学与统计学基础

线性代数：重点理解向量、矩阵、张量、特征值分解

概率与统计：条件概率、贝叶斯定理、分布函数

微积分：梯度、导数、链式法则（反向传播的基础）

推荐资源：3Blue1Brown视频系列、吴恩达数学复习课程

提醒：数学的学习，不要花费时间太多，毕竟你不是搞数学研究的，你仅仅是为了打个基础可以看看这里，有10本AI相关的电子书：http://www.hbase.cn/archives/1147.html

2、编程与工具掌握

Python精通：重点掌握NumPy、Pandas基础

提醒：在深度学习和大模型的数据处理过程中，经常会用到NumPy、Pandas等工具，简单了解一下即可，重点的学习下文提到的PyTorch

深度学习框架入门：PyTorch优先于TensorFlow（更受研究社区欢迎）

提醒：学习PyTorch，建议看看这个入门文档：http://www.hbase.cn/1154.html，同时推荐《PyTorch面试精华》，链接是：https://www.mstx.cn/

Git与GitHub：版本控制的基本操作

实践项目：用PyTorch实现简单的神经网络（如MNIST分类）

3、机器学习基础

理解监督学习、无监督学习、强化学习等基本概念

提醒：强化学习是个非常复杂的学科，简单了解可以，不要在算法上面花费太多的时间。

掌握经典算法：线性回归、逻辑回归、决策树

提醒：了解简单的算法即可，像支持向量机这样的复杂算法，万万不可占用时间去学习，否则就是弯路。

学习神经网络基础：前向传播、反向传播、激活函数

提醒：随便找一本讲解pytorch的书，或者上文提到的pytorch入门文档，都包含了“前向传播、反向传播、激活函数”等核心内容，所以这些东西不用单独去学习。

推荐课程：吴恩达《机器学习》Coursera课程

提醒：很多人推荐吴恩达的课程，其实现在各种资料很多，大可不必非得看吴恩达的课程，找一本适合自己的，简单的书就行了。

阶段二：深度学习基础与自然语言处理基础（2-3个月）

1、深度学习基础知识

CNN（卷积神经网络）架构与应用

提醒：对于大模型技术来说，直接使用CNN的场景不多了，但是它作为深度学习的基础，依然需要深入的了解。

RNN、LSTM、GRU序列模型

注意力机制初探

实践项目：文本分类、情感分析任务

2、自然语言处理基础

词嵌入：Word2Vec、GloVe

文本预处理技术：分词、词干提取、停用词处理

序列到序列模型

推荐资源：斯坦福CS224N《自然语言处理与深度学习》

提醒：推荐看看B站相关的视频，带中文字幕：https://www.bilibili.com/video/BV1vQMBz6EvP/ 或者 https://www.bilibili.com/video/BV1Nh8BzrEED/

3、Transformer架构深入

自注意力机制详解

Transformer编码器-解码器结构

位置编码、层归一化等关键技术

动手实践：从零实现简化版Transformer

阶段三：大模型核心技术（3-4个月）

1、预训练与微调范式

预训练目标：MLM（掩码语言建模）、NSP（下一句预测）

微调策略：全参数微调、适配器微调、提示微调

指令微调与对齐技术

2、主流大模型架构研究

编码器架构：BERT系列及其变体

解码器架构：GPT系列发展历程（GPT-2、GPT-3、GPT-4）

编码器-解码器架构：T5、BART

开源模型探索：LLaMA、Bloom、ChatGLM

3、大模型关键课题

缩放定律与模型规模的影响

提示工程与思维链

大模型的评估方法

实践项目：使用Hugging Face库加载和微调预训练模型

4、技术栈扩展

大模型部署基础（ONNX、TensorRT）

向量数据库与检索增强生成（RAG）

大模型压缩与优化技术（量化、剪枝、蒸馏）

学习心态与学习建议

在学习心态方面，做到循序渐进，不要急于求成，基础牢固才能走远。

在学习建议方面，建议大家制定周计划，每周至少投入10小时系统性学习，积少成多，量变引发质变。

总之，大模型正在塑造未来，而你有机会成为塑造者之一。这条大模型的学习之路需要坚持和热情，但每一步都将为你打开新的视野和机会。开始行动吧，从最简单的“Hello World”到构建自己的AI应用，这段旅程将是你大学生涯中最有价值的投资之一。