@antiAIvo发布大模型学习路线交互图(8个阶段)

想学习LLM无从下手？ 我做了一张大模型学习路线交互图 从 2017 年的 Transformer，一直到今天的 DeepSeek-V4

很多人学大模型的问题不是资料少 是资料太多，不知道先看什么、后看什么 论文一篇篇读，读到后面发现前面的没懂 所以我按学习顺序排成了 8 个阶段： ① 奠基：Transformer、GPT ② 规模与训练：Scaling Laws、并行训练 ③ 现代架构：LLaMA、RoPE、GQA、MLA ④ 混合专家：Switch、Mixtral、DeepSeekMoE ⑤ 对齐与推理模型：RLHF、DPO、GRPO、R1 ⑥ 推理部署：KV Cache、量化、vLLM ⑦ 今天的主流模型：DeepSeek、Qwen、Kimi ⑧ Agent：ReAct、函数调用、MCP 一共 51 个知识点，22 个标了必读

每一张卡片点开，都写清楚四件事： 这是什么、为什么重要、要学会什么，学它之前要先懂哪几个

不知道从哪开始 就按页面上推荐的 21 站顺序走： 先把一个模型从头到尾吃透 再看每个零件是怎么一步步演化的 标着「本站」的知识点 网站上有对应的图解或手写教程 可以直接点进去，一格一格算一遍。