技术笔记

学习进度跟踪

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5分钟阅读

大模型学习进度跟踪

📊 当前状态

当前阶段: 核心技术 - Transformer学习 开始日期: 2025-12-27 当前专注: Transformer架构深度理解 学习模式: 每天1小时，理论+实践+费曼

🎯 学习大纲列表

进行中

计划中

  • RAG系统原理与实践
  • AI Agent开发
  • 模型微调技术
  • Prompt Engineering高级技巧

已完成

暂无

📚 概念掌握情况

待学习（Transformer相关）

第1周：数学基础

  • 矩阵运算的直觉理解
  • NumPy矩阵操作
  • 点积与相似度
  • Softmax函数
  • 词嵌入基础

第2周：注意力机制

  • 注意力机制的直觉
  • 注意力计算步骤
  • 批量注意力计算

第3周：Self-Attention

  • Self-Attention概念
  • QKV投影矩阵
  • 缩放点积注意力
  • Mask机制

第4周：Multi-Head Attention

  • 多头注意力概念
  • 多头注意力架构
  • 并行计算机制

第5周：完整Transformer

  • 位置编码
  • 前馈网络
  • Layer Normalization
  • 残差连接
  • Encoder层
  • Decoder层

第6周：变体与应用

  • GPT架构（Decoder-Only）
  • BERT架构（Encoder-Only）
  • Transformer优化技巧

正在学习

将在开始学习时更新

基本理解（需要复习巩固）

暂无

已掌握（可以教授他人）

暂无

💻 实践项目记录

计划中

  • NumPy矩阵运算练习
  • 简单注意力机制实现
  • 注意力可视化
  • Self-Attention完整实现
  • Multi-Head Attention实现
  • 完整Transformer实现
  • 最终项目（机器翻译/文本生成/模型分析）

进行中

暂无

已完成

暂无

📈 学习统计

时间统计

  • 总学习天数: 0天
  • 累计学习时长: 0小时
  • 平均每天: 1小时（计划）

成果统计

  • 完成概念数: 0个
  • 完成项目数: 0个
  • 平均费曼分数: N/A
  • 创建笔记数: 0篇

本周目标（第1周：数学基础）

  • 完成Day 1-7的学习
  • 掌握NumPy矩阵运算
  • 理解词嵌入概念
  • 完成句子相似度计算器项目

🗓️ 复习日程

本周需要复习

暂无

下周需要复习

暂无

本月需要复习

暂无

🎓 费曼学习法自评

当前能力

  • 概念理解深度: ⭐☆☆☆☆ (1/5)
  • 解释能力: ⭐☆☆☆☆ (1/5)
  • 实践能力: ⭐☆☆☆☆ (1/5)
  • 教学能力: ⭐☆☆☆☆ (1/5)

目标能力（学习完成后）

  • 概念理解深度: ⭐⭐⭐⭐⭐ (5/5)
  • 解释能力: ⭐⭐⭐⭐⭐ (5/5)
  • 实践能力: ⭐⭐⭐⭐☆ (4/5)
  • 教学能力: ⭐⭐⭐⭐☆ (4/5)

🗺️ 知识图谱

将在学习过程中逐步完善

graph TB
    A[Transformer] --> B[数学基础]
    A --> C[注意力机制]
    A --> D[架构组件]
    A --> E[变体应用]

    B --> B1[矩阵运算]
    B --> B2[NumPy]
    B --> B3[词嵌入]

    C --> C1[Attention]
    C --> C2[Self-Attention]
    C --> C3[Multi-Head]

    D --> D1[位置编码]
    D --> D2[FFN]
    D --> D3[Layer Norm]
    D --> D4[Encoder]
    D --> D5[Decoder]

    E --> E1[GPT]
    E --> E2[BERT]

📝 学习日志列表

每天的学习日志链接将在这里列出

💡 学习心得与反思

最有效的学习方法

在学习过程中记录

遇到的挑战

在学习过程中记录

改进计划

在学习过程中记录

🎯 下个月目标

完成Transformer架构的深度学习后：

  1. 开始RAG系统的学习
  2. 实践一个实际的RAG应用
  3. 学习AI Agent基础

创建日期: 2025-12-27 最后更新: 2025-12-27 更新频率: 每日学习后更新

关系图谱