🎯 LLM学习指南¶
欢迎来到大语言模型(LLM)自学指南！这是一个专为技术面试设计的15天系统化学习路径。
🚧 当前进度：第一阶段完成
📍 已覆盖内容：模型架构、注意力机制、前沿技术(DeepSeek)、应用实战 📍 正在开发：数据处理、模型训练、强化学习、推理优化等核心领域 📍 完整版本：预计35-40天全栈LLM技术体系 (2025年Q2)
🚀 为什么选择这个学习指南？¶
✨ 面试导向设计¶
- 🎯 高频考点覆盖：重点关注技术面试中的核心问题
- 📝 问答式学习：每个章节都包含面试问题和标准答案
- 🧠 理论+实践：既有原理解释又有代码实现
🔥 技术内容全面¶
- 基础扎实：从Transformer基础到现代架构演进
- 前沿技术：包含DeepSeek等最新技术创新
- 工程导向：关注实际应用和性能优化
⏱️ 学习时间合理¶
- 15天规划：科学分配学习时间，平衡深度与广度
- 灵活安排：可根据个人时间调整学习节奏
- 检验标准：每节都有明确的掌握标准
📚 学习路径导航¶
🏗️ 模型基础 (10.5天)¶
| 章节 | 核心内容 | 时间 | 难度 | 重要性 |
|---|---|---|---|---|
| 第1节 Transformer基础 | Attention + FFN + 编码器-解码器 + Tokenizer | 3天 | ⭐⭐ | 🔥🔥🔥 |
| 第2节 Attention升级 | MHA→MQA→GQA→MLA + KV Cache + RoPE | 3天 | ⭐⭐⭐ | 🔥🔥🔥 |
| 第3节 LLM升级技术 | MOE架构 + 分布式训练 | 1.5天 | ⭐⭐ | 🔥🔥 |
| 第4节 DeepSeek技术 | MLA + DeepSeek MoE + MTP | 3天 | ⭐⭐⭐⭐ | 🔥🔥🔥🔥 |
🛠️ 应用实战 (4.5天)¶
| 章节 | 核心内容 | 时间 | 难度 | 重要性 |
|---|---|---|---|---|
| 第5节 Context Engineering | 上下文工程 + 提示词设计 | 1.5天 | ⭐⭐ | 🔥🔥🔥 |
| 第6节 RAG与Agent | RAG技术 + AI Agent框架 | 1.5天 | ⭐⭐ | 🔥🔥 |
| 第7节 CoT与评测 | 思维链 + LangChain + 模型评测 | 1.5天 | ⭐⭐ | 🔥🔥 |
🎯 学习策略建议¶
📖 第一阶段：基础理论 (前7天)¶
- 重点掌握：第1-2节的核心概念
- 学习方法：先理论后代码，多做笔记
- 时间分配：理论理解60% + 代码实践40%
🔬 第二阶段：前沿技术 (第8-11天)¶
- 重点掌握：第4节DeepSeek技术（面试热点）
- 学习方法：对比学习，理解技术演进逻辑
- 时间分配：技术原理70% + 应用场景30%
🛠️ 第三阶段：应用实战 (第12-15天)¶
- 重点掌握：第5节上下文工程（实用性强）
- 学习方法：实践导向，多做项目练习
- 时间分配：概念理解40% + 实际应用60%
✅ 学习检验标准¶
🧠 理论掌握¶
- [ ] 能用自己的话解释每个技术的核心原理
- [ ] 能画出Transformer完整架构图
- [ ] 能说明不同技术的优缺点和适用场景
💻 代码实践¶
- [ ] 能独立实现Self-Attention机制
- [ ] 能完成KV Cache优化代码
- [ ] 能设计有效的提示词模板
🎤 面试准备¶
- [ ] 能回答所有章节的核心面试问题
- [ ] 能解释技术选择背后的工程考量
- [ ] 能描述具体的项目应用经验
💡 学习建议¶
🔍 深度优先¶
- 重点技术深入理解：Attention机制、DeepSeek创新
- 关键概念反复练习：通过代码加深理解
- 面试问题多次演练：确保表达清晰流畅
🔗 关联学习¶
- 技术演进脉络：理解从MHA到MLA的发展逻辑
- 对比分析方法：通过对比加深不同技术的理解
- 实际应用思考：每个技术都要思考应用场景
⚡ 高效学习¶
- 时间管理：设定明确的每日学习目标
- 笔记整理：建立个人的知识体系
- 定期复习：巩固已学内容，避免遗忘
🎉 开始你的LLM学习之旅¶
选择一个感兴趣的章节开始学习吧！建议从第1节 Transformer基础开始，循序渐进地掌握整个知识体系。
记住：真知识来自于理解原理，而不是死记硬背。
🔮 即将推出的内容¶
📈 第二阶段：数据与训练 (预计7-9天)¶
- 数据工程：收集、清洗、预处理、质量控制
- 预训练技术：大规模分布式训练、稳定性优化
- 训练监控：Loss分析、调试技巧、效率优化
🎯 第三阶段：对齐与优化 (预计6-8天)¶
- 强化学习：RLHF、DPO、Constitutional AI
- 安全对齐：价值对齐、有害内容过滤、偏见缓解
- 推理优化：量化、剪枝、推理加速、部署策略
🌍 第四阶段：进阶应用 (预计5-7天)¶
- 多模态技术：Vision-Language、音频处理
- 专业领域：代码生成、科学计算、医疗应用
- 工程化：MLOps、产品化、商业化
📊 第五阶段：评测与分析 (预计5-6天)¶
- 评测体系：基准测试、能力分析、失效模式
- 可解释性：模型分析、决策透明度
- 研究前沿：最新论文解读、技术趋势
现在就开始学习吧！ 当前的15天内容已经足够应对大部分LLM技术面试。
祝你学习顺利，面试成功！🎯