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Transformer架构：理解Transformer架构的基本原理，这是大模型（如GPT-3、BERT等）的基础。推荐阅读论文《Attention is All You Need》和Jay Alammar的Transformer可视化博客。

预训练模型：了解预训练和微调的概念，并学习如何使用Hugging Face的Transformers库加载和微调预训练模型。Hugging Face的官方教程和示例代码是很好的学习资源。

项目实现：尝试使用预训练模型进行文本生成、情感分析、问答系统等任务，以加深对AI大模型应用的理解。

实现经典模型：尝试实现一些经典的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等，以加深对深度学习模型的理解。

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