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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》）

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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）

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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

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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

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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

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关键建议

1. 从复现开始：先理解经典模型（如BERT）的代码实现。
2. 参与开源项目：贡献代码或阅读社区优秀项目（如LLaMA、Alpaca）。
3. 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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