学习AI大模型的核心方法是‌掌握基础理论、实践项目应用、持续跟进前沿技术‌。以下是具体步骤：

1. ‌夯实数学与编程基础‌
   线性代数、概率统计和微积分是理解模型原理的基石，同时需熟练使用Python及框架（如PyTorch/TensorFlow）。建议通过经典教材（如《深度学习》）系统学习。

2. ‌分阶段理解模型架构‌
   从神经网络基础（如MLP、CNN）过渡到Transformer核心机制（注意力、位置编码），再深入研究GPT、BERT等大模型设计。可通过开源代码（如Hugging Face库）拆解实现细节。

3. ‌实战驱动学习‌
   参与Kaggle竞赛或复现论文实验，例如微调LLaMA进行文本生成。使用云平台（如百度飞桨）降低算力门槛，重点积累数据清洗、调参优化经验。

4. ‌追踪行业动态‌
   关注arXiv最新论文（如MoE架构）、技术博客（如OpenAI官网）和行业报告，加入社群讨论技术趋势（如分布式训练、多模态融合）。

5. ‌构建领域专长‌
   结合垂直场景（医疗、金融等）应用模型，例如用大模型分析医学影像。需学习领域知识并与算法结合，提升解决方案的实用性。

学习大模型需保持长期投入，建议每周固定时间实践与复盘。遇到瓶颈时，可参考开源社区案例或寻求导师指导。