大语言模型（LLM）学习路径和资料汇总
介绍
本文提供了关于大语言模型（LLM）的学习路径和相关资料，分为三个章节：入门篇、应用篇和深入篇，适合不同背景的读者。
关键特点
- 入门篇：了解大语言模型的基础知识和常见术语，学习如何使用编程语言访问 OpenAI API。
- 应用篇：搭建开源模型的推理环境，学习大语言模型应用开发框架（如 LangChain、Dify等）。
- 深入篇：探讨大模型技术原理、训练微调、数据工程和推理优化等。
亮点
- 提供中文资料或有中文翻译的资料，方便中文读者。
- 标记为【必看】的资料是对主题感兴趣者必须了解的内容。
- 适合非专业背景的读者，提供易于理解的学习资源。