大语言模型知识体系与学习路线架构图

这张大语言模型知识体系与学习路线架构图，按 “前置 - 基础 - 进阶 - 高阶” 分层梳理学习路径：前置层铺垫线性代数、概率统计等数学基础，自然语言处理（Word2vec 等）与 Python 工具（PyTorch 等）技能；基础层聚焦大模型核心技术，涵盖自注意力等数学模型、预训练 / 微调范式，及仅编码器等架构；进阶层深入工程与优化能力，包括提示工程（思维链等）、微调和模型压缩（量化、剪枝等），同时覆盖推理（数学、逻辑）、增强（知识 / 检索增强）、对齐（RLHF、DPO）等核心能力；高阶层拓展至大模型智能体（记忆、工具等）与多模态（视觉 - 语言）领域。整体路线从基础铺垫到高阶应用，形成大语言模型从理论到实践的完整知识体系。