1. 打好基礎：
- 程式語言: Python 是目前自然語言處理 (NLP) 領域最常用的語言，建議從 Python 入門。
- 線性代數: 理解向量、矩陣等概念，為後續學習深度學習打下基礎。
- 微積分: 了解梯度下降等優化算法的原理。
- 統計學: 掌握概率論、統計學等知識，有助於理解模型的原理和評估。
2. 深度學習基礎:
- 神經網絡: 了解人工神經網絡的基本結構和原理，如感知機、多層感知機等。
- PyTorch 或 TensorFlow: 選擇一個深度學習框架進行學習，PyTorch 因其靈活性和易用性而廣受歡迎。
- 卷積神經網絡 (CNN): 雖然主要用於圖像處理，但理解 CNN 的原理有助於理解 Transformer 的部分結構。
- 遞歸神經網絡 (RNN): 學習 RNN 的基本概念，如 LSTM、GRU，為理解序列模型打下基礎。
3. 自然語言處理 (NLP) 基礎:
- 文本預處理: 學習文本清洗、分詞、詞性標註等技術。
- 詞嵌入: 了解 Word2Vec、GloVe 等詞嵌入方法，將文字轉換為數值表示。
- 序列模型: 深入學習 RNN、LSTM、GRU 等序列模型，並了解它們在 NLP 中的應用。
4. Transformer 模型:
- 自注意力機制: 理解自注意力機制的原理和計算過程。
- Transformer 架構: 學習 Transformer 的整體結構，包括編碼器、解碼器、多頭注意力等。
- 位置編碼: 了解位置編碼的作用和常見的實現方式。
5. 大型語言模型 (LLM):
- GPT 系列: 深入研究 GPT、GPT-2、GPT-3 等模型的架構和訓練過程。
- BERT 系列: 了解 BERT 模型的預訓練任務和微調方法。
- 其他 LLM: 探索其他大型語言模型，如 T5、XLNet 等。
6. 微調 LLM:
- 下游任務: 了解常見的下游任務，如文本生成、文本分類、問答系統等。
- 微調方法: 學習如何根據不同的下游任務對 LLM進行微調。
- 數據準備: 了解如何準備和處理微調數據。
7. 實踐專案:
- 構建聊天機器人: 嘗試用 LLM 構建一個簡單的聊天機器人。
- 文本摘要: 實現文本摘要功能。
- 問答系統: 構建一個基於 LLM 的問答系統。
學習資源
- 線上課程: Coursera、edX、fast.ai 等平台提供豐富的深度學習和 NLP 課程。
- Hugging Face: 提供大量預訓練模型和工具，方便使用者快速上手。
- 論文閱讀: 閱讀相關領域的最新論文，了解研究前沿。
- GitHub: 尋找開源的 LLM 實現和相關專案。
建議
- 循序漸進: 從基礎開始學習，逐步深入。
- 理論結合實踐: 學習理論知識的同時，多做實踐專案。
- 加入社群: 與其他學習者交流，共同進步。
- 持續學習: AI 領域發展迅速，需要保持持續學習的態度。
打造一個詳細的學習路線圖，可以幫助初學者更系統地學習大型語言模型。