🧠 一、基础知识准备

1. 数学基础（非常关键） 线性代数：矩阵运算、特征值/向量、张量。

概率与统计：贝叶斯定理、高斯分布、熵、KL散度。

微积分：偏导数、链式法则，尤其是用于反向传播。

优化算法：梯度下降、Adam 等。

1. Python 语言 虽然你是 Java 程序员，但 LLM 生态主要用 Python。建议你：

掌握基本语法（如列表、字典、函数、类）

熟悉 NumPy、Pandas、Matplotlib（用于数据处理和可视化）

学习 PyTorch 或 TensorFlow（重点是 PyTorch，LLM 更常用）

🤖 二、机器学习 & 深度学习基础
推荐学习内容：
监督学习 vs 非监督学习

损失函数与优化器

前向传播和反向传播机制

常见模型：逻辑回归、神经网络、CNN、RNN 等

推荐课程：
吴恩达《机器学习》 （Coursera）

《Deep Learning Specialization》（吴恩达深度学习专精）

《Dive into Deep Learning》（动手学深度学习）—— PyTorch 版推荐

🧩 三、自然语言处理（NLP）基础
学习内容包括：
文本预处理（分词、词性标注）

向量化方法：词袋模型、TF-IDF、Word2Vec、GloVe

注意力机制（Attention）和 Transformer 架构

BERT、GPT 等预训练语言模型

推荐资料：
《Speech and Language Processing》（Stanford NLP 课本）

Stanford CS224n 课程（NLP with Deep Learning）

🏗️ 四、LLM 架构与原理
必学内容：
Transformer 结构（编码器-解码器、Self-Attention、Multi-Head Attention、位置编码等）

语言模型原理（自回归 vs 自编码模型）

训练流程（预训练 -> 微调 -> 推理）

大模型训练挑战（分布式训练、内存优化）

重要模型：
GPT 系列（GPT-2、GPT-3、GPT-4）

BERT、T5、LLaMA、Mistral、Claude 等开源模型