SmolLM 学习指南
一、前置知识要求
1. 基础编程知识
Python 基础 (必需)
- 基本语法和数据类型
- 函数和类的概念
- 包管理和虚拟环境
- 文件操作和异常处理
开发工具 (必需)
- Git 基础操作
- 命令行基本使用
- VSCode 或其他编辑器
2. 数学基础 (建议)
- 基础概率统计
- 线性代数基础
- 微积分基础
3. 机器学习基础 (建议)
- 基本概念
- 监督学习
- 无监督学习
- 模型评估
- 常见算法了解
- 神经网络基础
- 优化算法基础
二、学习路线图
第一阶段：环境准备（预计 1-2 天）
开发环境配置
- Python 3.11 安装
- Git 安装和配置
- 虚拟环境工具（uv）安装
项目初始化
- 克隆项目代码
- 配置开发环境
- 测试环境是否正常
第二阶段：基础概念学习（预计 1-2 周）
大语言模型基础
- 什么是语言模型
- Transformer 架构简介
- 模型训练基本概念
微调基础概念
- 什么是模型微调
- 为什么需要微调
- 微调的基本方法
第三阶段：实践入门（预计 2-3 周）
指令微调模块
- 学习基本概念
- 完成示例练习
- 理解评估方法
数据处理实践
- 数据准备方法
- 数据清洗技巧
- 数据增强方法
第四阶段：进阶学习（预计 3-4 周）
高级微调技术
- LoRA 适配器技术
- 偏好对齐方法
- 参数高效微调
评估与优化
- 模型评估方法
- 性能优化技巧
- 资源管理策略
第五阶段：实战项目（预计 4-6 周）
- 项目实践
- 选择具体应用场景
- 完整项目开发
- 部署和优化
三、学习方法建议
1. 理论学习
- 每个概念先理解基础定义
- 寻找生活中的类比
- 记录疑问和想法
- 定期总结和复习
2. 实践操作
- 先运行示例代码
- 理解代码每个部分
- 修改参数观察变化
- 记录实验结果
3. 问题解决
- 记录错误信息
- 查看相关文档
- 在社区寻求帮助
- 总结解决方案
四、推荐学习资源
1. 基础学习
- Python 官方文档
- Git 基础教程
- 机器学习基础课程
2. 进阶资源
- Hugging Face 文档
- PyTorch 教程
- 论文阅读（推荐列表）
3. 实践资源
- GitHub 示例项目
- 在线练习平台
- 技术博客
五、学习检查清单
1. 环境准备
- Python 环境配置完成
- Git 安装并能基本使用
- 项目依赖安装成功
- 示例代码能正常运行
2. 基础知识
- 理解语言模型基本概念
- 掌握 Python 基础操作
- 了解机器学习基础
- 熟悉开发工具使用
3. 实践技能
- 能独立运行示例代码
- 理解代码主要部分
- 能修改基本参数
- 会记录实验结果
六、常见问题解答
1. 学习相关
Q: 完全没有机器学习基础可以学习吗？ A: 可以，但建议先花1-2周时间学习基础概念
Q: 需要多少计算资源？ A: 基础学习普通笔记本即可，进阶实践建议有GPU
Q: 学习周期大概多长？ A: 基础入门1-2个月，熟练应用3-6个月
2. 技术相关
Q: 报错如何解决？ A: 先查看错误信息，对照文档，必要时请教社区
Q: 如何选择实践项目？ A: 从简单任务开始，逐步增加难度
七、进度记录模板
## 每周学习记录
日期：[YYYY-MM-DD]
### 本周学习内容
1. 理论学习：
- [概念1]
- [概念2]
2. 实践内容：
- [练习1]
- [练习2]
### 遇到的问题
1. [问题1]：[解决方案]
2. [问题2]：[解决方案]
### 下周计划
1. [计划1]
2. [计划2]
### 学习心得
[记录想法和感悟]八、项目里程碑
第一里程碑：环境配置
- 完成开发环境搭建
- 运行第一个示例
第二里程碑：基础掌握
- 理解核心概念
- 完成基础练习
第三里程碑：实践应用
- 完成进阶练习
- 开发简单应用
第四里程碑：项目实战
- 设计实际项目
- 完成项目开发
九、注意事项
学习节奏
- 保持稳定的学习时间
- 循序渐进，不要急于求成
- 及时复习和总结
实践建议
- 先运行，后理解
- 小步快跑，及时反馈
- 记录问题和解决方案
资源利用
- 合理使用计算资源
- 善用社区和文档
- 及时寻求帮助