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大模型时代下，nlp初学者需要怎么入门?
入门姿势简单粗暴:打一些必要的基础就跑步进入Transformera
大模型时代，传统的算法，像分词、词性标注，被替代得非常厉害，在入门阶段没必要花费太多精力在传统算法上面。
数学和编程基础
概率统计。大学水平就可以，如果基础差，可以后续边学边补。数学高数、线数、
Python:语言推荐python，基本上绕不过去。不用学太深，掌握Python的基本语法、数据类型控制结构(如循环和条件语句)、函数等就够了
推荐资源:b站小甲鱼9
pytorch:深度学习的主流框架之一。推荐b站刘二大人《PyTorch深度学习实践》、我是土堆的《pytorch深度学习快速入门教程》
跑步进入Transformer
学习Transformer模型的基本架构和原理，包括自注意力机制9、位置编码、多头注意力等等
推荐资料:
吴恩达的deeplearninga系列课程
斯坦福CS224-深度学习自然语言处理
李沐老师的《动手学深度学习》
都是经典，选自己能听得下去的听，完成作业，在这个过程中构建完整的知识体系版图
预训练大语言模型
最近几年，随着qpt4，llama2等带起的百模大战持续火热，预训练大模型这块的研究、应用和发展都受到了广泛的关注。尤其到了现今企业纷纷开始卷应用落地的时候，用人市场现状就是一方面有缺口，另一方面真正有全面项目落地经验的人才太少了，
我们自己招人时的体感也是一样的，就是一个抢人的气氛。人才紧俏的结果就是入行容易、薪资有溢价。所以你懂的，这就是机会啊!
像预训练大模型整套知识体系，包括常见的预训练模型、模型结构、主要的预训练任务等等，必须要有所侧重地学明白，无论是科研还是就业，都是重中之重。PEFT(Parameter-Efficient fine-tuning)要学，有机会动手训一个大语言模型可行性比较低，但微调是每个人都可以实践的。另外就是要会langchain、进行下游任务的开发。
项目实践
除了参加学校实验室的项目，做开源项目、参加实习都是获得项目实践机会的方法。还有就是参加竟赛。这些竟赛项目一股会提高提供基本的数据集以及要解决的问题，同时也会给出一些baseline代码只作为参考，非常有助于入门学习。
1)Kaggle
Kaggle大名鼎鼎的竞赛社区，有很多有意思的数据集和任务，可以通过参加Kaggle机器学习比赛来下载相关数据集。
2)天池大赛
阿里云举办的竟赛，完全来自真实业务场景。每场赛事沉淀的课题和数据集，在天池保留和开放。
大量阅读经典“论文，积累代码经验
阅读论文是获取知识和理解最新进展的重要途径，一个是细分领域的经典论文，包括baseline;另一个是前沿方案。针对论文中提到的陌生知识点，去有意识地学习:还可以通过关注论文的引用和参考文献Q来扩展阅读范围。总之积累的过程中还要持续消化，对于前沿方案，在可能性、局限性应用前景和潜在风险等方面要能有自己的思考，别人问时能说出来东西
Papers with code
里面有基于深度学习各个方向的论文和代码，找到自己感兴趣的，去实现它。注意一定要读有开源代码9的论文，尽量去进行实现。
Githuba上的Awsome系列
近年来某个领域数据集、网络结构9、论文，一网打尽，快速高效，
基础倒回来补
传统算法的基础知识对于模型可解释性、模型调试等方面具有重大意义。因此在掌握了Transformer等现代模型后，可以倒回来补充学习这些传统算法的基础知识，已达到更全面地理解NLP技术的本质和应用的目的。
为面试做准备
除了理论知识基础、项目经验、实习经验，按照当前的内卷形式，留出时间来专门准备面试是非常有必要的。可以尽可能多地过一些leetcodea，多看一些面经分享。
针对AIGC算法工程师9方面，建议单做一份简历，真的香，
最后，你可能会用到的资料:
如何学习AI大模型？
大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。
不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！
想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。
但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高
那么针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓
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学习路线
第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
1.AI大模型学习路线图
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