最近收到不少同学们关于大模型的问题。
事实上，这几年学习大模型对研究生来说特别有用，掌握最前沿的AI技术和理论的基础上，同时锻炼处理大规模数据和优化模型的能力。
如果以后想继续深造，研究大模型还能提供很多论文和跨学科研究的方向。而且随着AI不断发展，懂大模型的人会越来越有竞争力。
提问
你好，我是刚毕业两年，现在想学习大模型，目前对MCP比较感兴趣，在读研期间是推荐方向（专业是信息通信工程），所以个人有一些深度学习基础。我呢现在是在运营商，日常工作内容是系统优化（无线网参数优化），学习目标是能够做好一个产品经理角色，请您给一些学习建议。
回复
你现在平时肯定是偏工程、偏执行的活儿多一些，想往产品经理转尤其是大模型方向，这思路我觉得是没问题的。
首先，我建议先别急着“卷技术实现”，先搞懂产品层面的问题。
大模型领域更新特别快，模型架构细节、训练技巧这类内容，你当然可以学，但你作为未来产品经理，最有价值的其实是：知道大模型在哪些场景能解决实际问题，哪些场景是噱头。比如在运营商内部：客服自动化、网络优化决策辅助、文本工单处理，这些就是大模型能真正落地的点。
其次，补齐你的“应用思维”。
你现在深度学习基础不错，这是优势，但你要更进一步去想：一个MCP（Model Context Protocol）出来，能解决什么业务痛点？谁会用？为什么比现有方案好？这其实就是产品经理思维。建议你可以多看一些大厂开源的应用案例，GitHub 上的 MCP 实践也能翻翻。
另外，产品经理的工作一半是“懂”，另一半是“说服”。你得能把一个复杂的技术方案，用业务能听懂的语言讲清楚，也得能和研发对上话。这方面可以多训练：写需求文档、画流程图、跟研发或业务同事做“推销”。
建议学习路线三步走：
第一步：快速补大模型的应用全景（比如LangChain、MCP、RAG、Agent框架这些），知道行业里都怎么玩。
第二步：做几个小Demo。比如用MCP对接一个数据库或接口，做个小助手。这样你既能理解技术边界，又有东西可以展示。
第三步：结合运营商业务，想象一个“落地场景”，写个简单的PRD（产品需求文档）。这一步很锻炼。
其实吧，你才工作两年，方向没定死，完全来得及。相比那些纯转码农的人，你的优势是：有通信背景，知道实际网络场景的需求。大模型领域，懂业务的人比纯懂模型的人更稀缺。
所以，别把自己当“模型工程师”去卷，而是当“懂大模型的业务产品经理”去定位。这样你学习的时候方向会更清晰，也更能和你现在的工作背景结合。
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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
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👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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