职场人必看：大模型应用从青铜到王者的段位，你属于哪个层级？

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一、大模型四种开发/使用模式

1、直接使用大模型

用户用提示词直接向大模型发出指令。****提示词是人类与AI”对话”时所使用的语言，输入给AI系统的指令或信息，用于引导AI生成特定的输出或执行特定的任务，可以是一个简单的问题、一段详细的指令或一个复杂的任务描述。

提示语的基本结构包括指令、上下文和期望。

指令（lnstruction)：这是提示语的核心，明确告诉Al需要它执行什么任务。

上下文（Context)：为AI提供背景信息，帮助它更准确地理解和执行任务。

期望（Expectation)：明确或隐含地表达你对Al输出的要求和预期。包括输出的类型或格式。

单纯用指令可以激活和使用大模型在预训练阶段存储的通用知识和能力，无法实时学习预训练后的事件或者成果，需依赖外部数据检索或重新训练。比如DeepSeek-R1学习的知识是截至到2024年7月的知识，之后产生的新知识，它不知道。

2、RAG模式，为大模型增加外部知识库或者信息。

如果要大模型能解决企业专属领域知识和任务，比如依据银行的理财保险产品和会员服务等，为客户提供咨询问答和业务办理服务，就需要用到大模型+知识库或联网搜索实时动态，也称为Rag。

Rag模式，通过引用外部知识库的信息来生成答案或内容，适用于问答系统、文档生成、智能助手等多个自然语言处理任务中。这个目前企业专属知识、互联网最新知识与大模型结合的成本最低、见效最快的方式。但是Rag绝不仅仅是把知识库甩给大模型，还需要结合知识库切片、检索召回排序、文档溯源等进行系统性的工程调优。

3、智能体模式，基于业务的工作流，为大模型增加任务规划和工具调用功能。

智能体是由大模型驱动的综合应用。大模型相当于一个大脑，具备理解记忆和规划能力，要执行任务还需要给它加上工具手，让它去执行任务。Agent是比Rag更复杂的大模型应用，不仅能依据企业知识文档给出答案，还可以执行任务。比如，大模型阅读理解会议纪要中的待办事项，同时调用工作日程插件可以创建对应到某个人或者团队的工作日程和督办事项。

4、对大模型进行参数微调，让大模型学会特定领域的知识。

微调（Fine-tuning）是向大语言模型输入特定的领域和专业数据集，以修改模型，使其更好地与某一目标对齐的过程。它不同于提示工程和RAG，允许更新大语言模型的的权重和参数。例如，给通用大模型进行微调，让它真正掌握金融银行、证券、保险等领域知识，从而更好地与业务流程结合，执行相应的任务。微调的成本和不确定都很大，微调后有可能会导致大模型其他能力弱化和遗忘。

二、大模型使用的不同阶段

从青铜到王者，你在哪个阶段领跑？

基础阶段，进行模仿，模仿网上公开的提示词，结合自己的工作或生活场景进行运用。能否使用简单提示词与大模型或者大模型应用进行对话、指派任务。

进阶阶段，掌握不同类型大模型的能力边界，提示词应用技巧，能构建结构化的提示词，更好地激发大模型或者大模型应用的潜能。以及能够使用提示词，结合自己的需求，构建自己的智能体。

创新使用，综合掌握提示词、Rag、智能体能力，对业务流程进行重塑，打造创新应用。

总之，不管人类面对的是一个大模型、外挂了知识库/互联网实时检索信息的大模型，还是大模型驱动的智能体，还是进行了模型参数微调后的大模型，提示词是人类与大模型及其相关应用对话所必须掌握的能力。

零基础如何学习AI大模型

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为什么要学习大模型？

学习大模型课程的重要性在于它能够极大地促进个人在人工智能领域的专业发展。大模型技术，如自然语言处理和图像识别，正在推动着人工智能的新发展阶段。通过学习大模型课程，可以掌握设计和实现基于大模型的应用系统所需的基本原理和技术，从而提升自己在数据处理、分析和决策制定方面的能力。此外，大模型技术在多个行业中的应用日益增加，掌握这一技术将有助于提高就业竞争力，并为未来的创新创业提供坚实的基础。

大模型典型应用场景

①AI+教育：智能教学助手和自动评分系统使个性化教育成为可能。通过AI分析学生的学习数据，提供量身定制的学习方案，提高学习效果。
②AI+医疗：智能诊断系统和个性化医疗方案让医疗服务更加精准高效。AI可以分析医学影像，辅助医生进行早期诊断，同时根据患者数据制定个性化治疗方案。
③AI+金融：智能投顾和风险管理系统帮助投资者做出更明智的决策，并实时监控金融市场，识别潜在风险。
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这些案例表明，学习大模型课程不仅能够提升个人技能，还能为企业带来实际效益，推动行业创新发展。

大模型就业发展前景

根据脉脉发布的《2024年度人才迁徙报告》显示，AI相关岗位的需求在2024年就已经十分强劲，TOP20热招岗位中，有5个与AI相关。
在这里插入图片描述字节、阿里等多个头部公司AI人才紧缺，包括算法工程师、人工智能工程师、推荐算法、大模型算法以及自然语言处理等。

除了上述技术岗外，AI也催生除了一系列高薪非技术类岗位，如AI产品经理、产品主管等，平均月薪也达到了5-6万左右。
AI正在改变各行各业，行动力强的人，早已吃到了第一波红利。