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阶段一：基础准备
1. 数学与统计基础
- 线性代数：矩阵运算、特征值、向量空间（推荐《Linear Algebra and Its Applications》）
- 概率与统计：概率分布、贝叶斯定理、极大似然估计（参考《概率论与数理统计》）
- 微积分：梯度、导数、链式法则（《微积分》教材或3Blue1Brown视频）
2. 编程与工具
- Python编程：掌握基础语法、数据结构、面向对象编程（推荐《Python Crash Course》）
- 深度学习框架：PyTorch或TensorFlow（官方文档+实战项目）
- 数据处理工具：NumPy、Pandas、Matplotlib
3. 机器学习基础
- 监督学习：线性回归、逻辑回归、决策树
- 无监督学习：聚类、降维（PCA）
- 基础理论：损失函数、优化算法（梯度下降）、过拟合与正则化（推荐《Hands-On Machine Learning》）
阶段二：深度学习入门
1. 神经网络基础
- 前馈网络、反向传播、激活函数（Sigmoid、ReLU）
- 实践：用PyTorch实现MNIST手写数字分类
2. 经典模型与技巧
- CNN：图像分类（ResNet、VGG）
- RNN/LSTM：序列建模（文本生成、时间序列预测）
- 注意力机制：Seq2Seq模型（机器翻译）
3. 自然语言处理（NLP）基础
- 词嵌入（Word2Vec、GloVe）
- 文本分类、命名实体识别（实践项目：IMDB电影评论分类）
阶段三：大模型核心技术
1. Transformer架构
- 自注意力机制（Self-Attention）
- 位置编码、多头注意力（论文《Attention Is All You Need》）
- 实现一个简易Transformer（参考The Annotated Transformer）
2. 预训练与微调
- 预训练任务：掩码语言建模（MLM）、下一句预测（NSP）
- 模型架构：BERT、GPT、T5
- Hugging Face库：学习加载预训练模型、微调（教程：Hugging Face Course）
3. 分布式训练与优化
- 数据并行、模型并行
- 混合精度训练、梯度累积
- 框架：DeepSpeed、Megatron-LM
阶段四：进阶实践与研究方向
1. 项目实战
- 复现经典论文（如BERT、GPT-2）
- 领域应用：医疗问答、代码生成、多模态（CLIP）
- 部署：模型压缩（剪枝、量化）、ONNX/TensorRT推理
2. 前沿技术探索
- 高效训练：LoRA、Adapter
- 对齐技术：RLHF（强化学习人类反馈）
- 多模态大模型：GPT-4V、LLaVA
3. 学术与社区资源
- 论文：Arxiv（关注
cs.CL、cs.LG） - 课程：斯坦福CS224N、李宏毅深度学习
- 社区：Hugging Face、Papers With Code、Kaggle
学习工具与资源
- 在线课程：
- 吴恩达《深度学习专项课》
- 李沐《动手学深度学习》
- 书籍：
- 《深度学习》（花书）
- 《Natural Language Processing with Transformers》
- 代码库：
- Hugging Face Transformers
- OpenAI Cookbook
关键建议
- 从复现开始：先理解经典模型（如BERT）的代码实现。
- 参与开源项目：贡献代码或阅读社区优秀项目（如LLaMA、Alpaca）。
- 保持实践：大模型训练成本高，可从小规模实验（如TinyBERT）入手。
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