一个关于学习大模型技术的方法论 原创

“ 知行合一，在行中知，在知中行 ”

最近在公众号分享关于一些学习大模型技术的基础路线和进阶方式，然后后台就收到了一些留言，总体来说就是大模型学习难不难，需不需要一些基础等。

而今天我们就来讨论一下关于大模型技术学校的方法论，或者说关于学习的方法论。

关于学习大模型技术的方法论

其实说是学习大模型技术的方法论，不如说是怎么学习的，也就是关于学习的方法，毕竟大模型也只是学习的一个方向而已。

先来回答读者比较感兴趣的问题，那就是学习大模型需要有基础吗？比如说机器学习，深度学习，编程，算法等等。

回答这个问题之前，大家首先要弄明白一件事，那就是你为什么要学习大模型？

是为了好玩，还是为了找工作，又或者是想创业等等，只有先明确了你学习的目的，然后才能找到学习的方法。

如果你只是觉得大模型很好玩，然后想学，那么你只需要找一些基于大模型的应用即可，比如一些文字，图片，视频处理的大模型，用它们来做一些图片，视频等。

这样的需求是不需要懂技术的， 因此可以没有基础；比如，你使用手机拍照，聊天，看电影，但你完全不需要懂关于手机的技术，你不知道手机系统是怎么运行的， 也不需要知道手机点击功能是怎么实现的。

而如果你想找一份关于大模型的工作，那还要看你想找什么样的工作，如果是技术类的工作，可能要具备一些编程和大模型的理论基础，而如果找使用类的工作，比如用大模型做视频剪辑等，那么你只需要学会使用大模型即可。

其实，根据自己这几个月写公众号的感受来看，其实学习一个东西真正难的，不是这个技术有多难，那个技术有多高大上，最难的其实还是你自己，有没有想去学，有没有去迈出那一步。

很多人说想学这个，想学那个；然后过了几个月之后你再问他，他还是在想学这个学那个，他一直在想，却从来没有去学过。

任何技术，哪怕是爱因斯坦的相对论，亦或者是原子弹的制造技术，只要你肯学，肯花时间，即使你学的不怎么好，但如果你肯在上面花几年的时间，天天去学习，去研究，那么你肯定会比这个领域内百分之八十以上的人都要强。

学习这个玩意，需要的是钻研，肯主动学习；不懂的就是去，问不到的就自己去研究。只要你的智商没有障碍，就普通大众的智商水平，你就能学会这个世界上百分之九十九的东西，剩下百分之一确实是没有一定的天赋很难学的来。

还有就是要注重实践，在之前的文章中曾不止一次地说过，要知行合一，要把理论和实践相结合。

研究理论最大的问题就是，容易钻牛角尖，然后对理论认识不深刻；有过工作经验的人应该都有这种感受，很多之前学习想不明白的东西，等工作一段时间后莫名其妙的就明白了。

至于原因，就是看的太多，想的太多，做的太少。

有句老话讲，纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。

理论是以实践为基础发展得来的，然后在此基础之上通过严谨的科学逻辑来推导新的理论，然后再通过实验的方式去验证这个新理论。

想学习大模型，你说没人教，自己又不知道从哪下手，同时还担心自己是否能学会，然后学了之后能不能找到工作，能不能赚到钱等等。

所有这一切都是你自己给自己设的拦路虎，自己给自己的障碍。

你不知道该怎么学习大模型，那么你就去买书看，找视频看，找文章看；遇到看不懂的东西就先放一边或者找别人讨论，现在的网络这么发达，有几个东西是网上找不到的。

等你乱七八糟的一通研究之后，你自然就会对大模型产生一个模糊的认识，虽然你依然会有很多疑问，不过有疑问是正常的，如果没有疑问才不正常。

这时，你自然就知道了大模型大概是个什么东西，大概能做什么事情；然后自己应该往哪个方向学，大概需要哪些基础等等。

所有的东西都问别人，虽然可以让你少走很多冤枉路，但同样的是你会养成依赖别人的习惯，然后丧失自己独立思考的能力和判断力。

学习这个东西其实没有什么捷径，即使在学校有老师教你，但到最后你会发现该犯的错一样没少，该踩的坑一个没落下。

学习大模型最重要的方法论，就是停止看手机，停止搜索怎么学习大模型，找一本书，一个视频，然后找一个场景，尝试用大模型去解决某个问题。

然后你就会发现，原来大模型是这样的，然后又会发现原来大模型是那样的；然后就发现怎么大模型和自己想的不一样，这时你自己就会找对应的书，对应的人去问。

总之，想都是问题，做才有结果，行动起来是学习大模型技术的根本。等你真的开始行动起来开始学习的时候，你自然就知道该学什么，该怎么学了，就不用到处去问了。

本文转载自公众号AI探索时代 作者：DFires

原文链接：​​https://mp.weixin.qq.com/s/lJgX9kLzMmC77iG7KcIOdg​​