系統地入門大模型需要從基礎做起，包括理解其基本概念、掌握必要的數學和編程知識、學習機器學習和深度學習的核心概念、深入研究不同的大模型架構，并通過實踐將理論知識應用到具體項目中。

大模型的基本概念可以通過閱讀相關的書籍和在線資源來了解。大模型通常指的是具有大量參數和復雜結構的機器學習模型，這些模型被廣泛用于處理和生成語言、圖像、音頻等數據。例如，生成式預訓練變換器(GPT)和雙向編碼器表示變換器(BERT)都是典型的大模型。

其次，學習大模型需要具備一定的數學基礎，包括概率論、統計學、線性代數和微積分。這些數學工具不僅有助于理解模型的內部工作機制，也是優化算法和提升模型性能的關鍵。同時，掌握至少一種編程語言也是必要的，Python是一個很好的選擇，因為它在AI研究和實際應用中非常流行，并且有許多相關的庫和框架，如TensorFlow和PyTorch。

機器學習和深度學習的核心概念也是必學內容。這包括監督學習、非監督學習和強化學習等基本概念，以及如何將這些方法應用于實際問題解決中。此外，了解并研究不同的大模型架構也非常重要，可以從最初的大模型如AlexNet開始，逐步深入到更復雜的網絡如Transformer和BERT。

然而，僅僅理論學習是不夠的，通過實際操作進行實踐同樣重要。為了保持知識的更新，持續教育也是必要的。可以通過閱讀最新的研究論文、參加專業會議和研討會來實現這一點。

自ChatGPT火爆以來，國內外的大模型技術備受關注，體系性學習成為理解和掌握這項技術的重要途徑。從大模型系統設計入手，逐步通過提示詞工程、平臺應用開發、知識庫應用開發、微調開發等多個階段來逐步掌握大模型的應用與開發。結合實戰案例和視頻教程，可以幫助初學者更快入門并掌握大模型的核心技術和應用。

總之，系統地入門大模型需要從基礎知識做起，逐步深入到實踐操作，不斷學習和適應新技術，才能在這一前沿領域取得成功。