大模型学习路线

可以先把大模型的“全景图”打个基础，从大趋势和历史出发，这样你后面再深入各个方向也会更轻松。比如：

1. 了解AI的演变
   先看看人工智能的发展历程，从早期的规则系统、专家系统，到机器学习、深度学习，再到后来基于Transformer架构的大模型。这个过程其实就像看一部“科幻电影的幕后故事”，可以帮你理解现在的大模型为什么这么牛、它们是怎么来的。

2. 大模型和通用人工智能的概念
   学习一下大模型本身的特点，比如它们能处理海量数据、适应多种任务；再看看通用人工智能（AGI）的概念，了解目前哪些技术还是属于狭义AI，哪些目标是全能型的。这样你能对比并弄清楚它们在实际应用中各自的优缺点。

3. 了解国外大模型
   去看看国外的那些开源或闭源大模型，比如 OpenAI 的 GPT 系列、Google 的 PaLM、Meta 的 LLaMA 等。你可以阅读它们的技术博客、白皮书或者一些评测视频（YouTube、B站都有不少相关资源），对比看看它们的发展历程和技术特点。这样会让你知道国际上最前沿的技术在做什么。

4. 了解国产人工智能
   国内有不少大公司比如百度、阿里巴巴、腾讯都在发展自己的大模型，比如百度的文心一言、阿里巴巴的 Qwen 等。多看看这些模型的官方资料、博客和实践案例，了解它们在技术细节和应用场景上的差异。国产模型在中文处理上有一定优势，对国内场景更友好，很适合你以后本地化部署和应用开发。

学习建议：

• 打基础：可以先从一些入门书籍、视频课程开始，比如 Coursera、B站上关于 AI 历史和大模型技术的课程，了解概念和背景。
• 关注动态：多关注一些技术博客和论坛，比如知乎、GitHub上的开源项目，及时了解国外和国内的最新进展。
• 动手实践：虽然你是后端开发者，但动手实践非常重要。可以从简单的代码例子入手，比如调用 Hugging Face 上的开源大模型，试试简单的文本生成任务。
• 结合你的开发经验：利用你在后端开发中的架构设计和 API 开发经验，思考如何将这些大模型集成到实际产品中，这样对你转型大有帮助。
• 交流合作：加入一些大模型开发者的社群（微信群、Discord），与别人交流学习经验，解决问题。