最近复盘了自己半年的大模型学习之路，发现走了不少弯路，总结出5个最容易踩的致命误区，想和大家聊聊：
1. 盲目追新，忽略基础：一开始天天刷最新的模型论文，连Transformer的核心原理都没吃透，结果看新模型的时候一头雾水，根本跟不上。
2. 只学理论，不练实战：对着教程看了很多微调、RAG的知识，但从来没自己动手搭过项目，真要上手的时候连环境配置都搞不定。
3. 微调时盲目堆数据：为了提升效果，找了一堆未经清洗的数据就开始微调，结果模型反而出现了很多幻觉，效果还不如基础模型。
4. 忽视工程化能力：以为学会调参就行，完全没关注部署、优化这些工程化技能，面试的时候被问到模型部署直接懵了。
5. 孤立学习，不交流：自己闷头学，遇到问题就卡半天，后来加入社区才发现很多问题别人早就遇到过，交流能省超多时间。

想问问大家在大模型学习或实践中，有没有踩过类似的坑？或者还有哪些容易被忽略的误区，欢迎一起补充讨论！