你好，我是郭震
AI大模型應該是當前AI領域最火的方向了。
近日看到有些工資爆料，比如下面碩士985，大模型演算法工程師，base薪資45K，4萬簽字費：
碩士不是985，但是211，並且還是轉碼的，畢業還延了一年。現在轉碼不容易，延畢還能拿到這個薪資，那是更屬不易：
211選擇其他非計算機AI專業，畢業想找到4開頭的薪資，現在是很難的。
就像有網友留言說，今年不少演算法崗，一般是30K出頭，已經是人中龍鳳了，40多K每月那更是龍鳳中的龍鳳：
博士待遇會更好些，比如985博士，base薪資49K，5萬期權，5萬簽字費收入：
總之，就像雷boss說過的，站在風口，豬都能飛起來！目前AI方向最火的非大模型開發莫屬了，選擇的確非常重要。
那麼，AI大模型方向，應該如何系統學習呢？
在這裡推薦一個大模型學習的路線圖，這是一位AI從業者分享的學習路線圖，涵蓋了大模型從基礎到高階的主要關鍵概念！
倉庫連結：
https://github.com/hesamsheikh/ml-retreat
學習路線中的主要知識點包括了：
1 token嵌入
2 位置嵌入
4 自注意力
5 Transformer 對Q、K、V的直觀理解、因果和多頭注意力、溫度、top-k、top-p
6 分類和指令微調
7 旋轉位置編碼（RoPE）
8 KV快取
9 無限注意力（長上下文視窗）
10 專家混合（MoE）
11 分組查詢注意力
12 llama-2架構及相關技術等。
還有作者的學習筆記：
此專案是完全開源的，想學習的可以參考此倉庫。
今年大廠面試，競爭激烈，學校好，技術好，才能佔得先機，學校不好只能加倍強化技術，才會有更多機會。
AI教程免費學習訪問入口：
https://zglg.work
更多開源教程訪問網站免費學習
普通人瞭解AI應該做的最重要兩件事：
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應該先從AI工具使用開始
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應該先了解AI基礎名詞
普通人瞭解AI大忌：
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不應該上來就學AI理論
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不應該排斥AI，認為AI無用
基於上面，我也花費不少時間，做了一個詳細的開源教程：《普通人學AI指南》.PDF
咱們先別弄那些高深的AI理論，先玩熟AI基本概念、AI工具、自己電腦搭建AI和知識庫。
PDF 指南思維導圖
這個《普通人學AI指南》PDF，一共42頁，都是我來編寫的，完全開源，大家在我下面的公眾號回覆：AI，直接拿走。
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點選閱讀原文，從零學習AI