程序员必学！AI大模型技术全解析：从入门到实战的四阶学习路径（建议收藏）

最新推荐文章于 2025-11-23 19:13:18 发布

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#人工智能 #学习 #算法 #程序员 #语言模型 #转行 #产品经理

01 AI 的发展历程

关于 AI（人工智能）的发展历程，我们可以将其划分为 Artificial Intelligence（弱人工智能）、Machine Learning（机器学习）、Deep Learning（深度学习）和 Large Language Model（大语言模型）四个关键阶段，每个阶段都会有标志性的重大技术突破和应用领域的扩展。

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四个关键阶段的技术特点对比：

阶段	时间	代表性技术成果	数据规模	技术栈
弱人工智能	1950年 ~ 1990年	基于人工设计的规则系统	数百规则集	基于专家知识和规则的系统
机器学习	1990年 ~ 2012年	HMM，CTF，SVM，反向传播，卷积网络	百万级标注数据	统计机器学习算法 + 算法包（scikit-learn，XGBoost）
深度学习	2013年 ~ 2018年	ImageNet，ResNet，Word2vec，Attention，Transformer	十亿级标注数据	深度神经网络 + 开发框架（TensorFlow，PyTorch）
大语言模型	2018年 ~ 至今	BERT，PaLM，LLaMA，GPT-5，GLM	全网万亿级数据，十亿用户反馈	预训练 + 微调 + 开源社区

Artificial Intelligence（弱人工智能）阶段：

关键词：symbolic（符号主义）、基于规则、专家系统、图灵测试。
核心特点：以理论基础建立为核心，采用符号主义方法，受限于计算与数据，系统多针对特定简单问题，泛化能力不足。
代表成果：约翰·麦卡锡提出“人工智能”概念以及 DENDRAL 专家系统在化学领域的成功应用，这两者共同奠定了 AI 发展的基础。

Machine Learning（机器学习）阶段：

在这里插入图片描述

关键词：基于统计、数据驱动、机器学习算法、特征工程。
核心特点：以数据驱动和统计学习为核心，通过优化模型参数提升预测和分类准确性，并成功拓展至语音识别、图像识别等多个应用领域。
代表技术：支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等算法的出现，以及神经网络的复兴（尽管面临规模和训练上的挑战），共同推动了机器学习领域的显著进步。

Deep Learning（深度学习）阶段：

在这里插入图片描述

关键词：connectionist（连接主义）、深度神经网络、PyTorch、Tensorflow。
核心特点：在大数据、高性能计算和算法创新的推动下实现了神经网络的复兴，通过端到端学习直接从数据中提取特征，广泛应用于图像识别、自然语言处理和语音识别等领域，推动了 AI 技术的飞跃。
代表成果：AlphaGo 在围棋领域的卓越表现彰显了 AI 的深度学习能力，而 Transformer 模型的诞生则极大地推动了自然语言处理（NLP）技术的飞跃发展。

Large Language Model（大语言模型）阶段：

关键词：scaling law（缩放定律）、AIGC、超大规模参数、PLM、SFL。
核心特点：超大规模参数、零样本/少样本学习能力以及广泛的应用前景，这些特点共同赋予了它们对自然语言的深刻理解和生成能力，推动了AI技术的革新与发展。
代表成果：GPT系列（GPT-3、ChatGPT、GPT-4）凭借超大规模与强生成力重塑 NLP，LLaMA 开源则加速了 LLM 技术的普及与应用创新。

02 AI 大模型的四阶技术

我们可以将 AI 大模型的技术划分为提示工程（Prompt Engineering）、AI 智能体（Agents）、大模型微调（Fine-tuning）、预训练技术（Pre-training）四阶技术。

AI 大模型的四阶技术对比：

技术阶段	面向人群	技术积累	应用场景	特征总结
提示工程（Prompt Engineering）	终端用户	对 ChatGPT 等应用的提示词有基础的了解和使用	文本生成、机器翻译等	门槛低、易上手
AI 智能体（Agents）	大模型应用开发人员	了解大模型基础原理和理论，熟悉特定领域的业务逻辑和流程	自动克服、虚拟助手	侧重于交互性和用户体验
大模型微调（Fine-tuning）	领域模型研发、私有化团队	掌握神经网络和机器学习概念，有数据处理和模型训练经验	语义理解、领域知识学习	通用性强、性价比高
预训练技术（Pre-training）	大模型研究人员、数据科学家	熟悉深度学习原理和网络架构，有大规模数据处理和模型训练经验	多模态学习、语言模型预训练	前期投入大、效果显著

AI 大模型四阶技术-资源投入和预期效果的大致趋势图：

提示工程（Prompt Engineering）是大模型时代的沟通话术。我们可以将大模型当做自己的工作伙伴，共同解决工作中的种种问题。

基于 GPT 的 Prompt 技巧最佳实践：

角色设定：擅于使用 System 给 GPT 设定角色和任务，如：资深架构师；
指令注入，在 System 中注入常驻任务指令，如：解决各种架构设计问题；
问题拆解：将复杂问题拆解成子问题，分布执行，如：把大象装进冰箱，第一步打开冰箱门，第二步把大象放进去，第三步后关上冰箱门；
分层设计：创作长篇内容，分层提问，先概览再章节，最后补充细节，如：生成小说；
编程思维：将 Prompt 当做编程语言，主动设计变量、模板和正文，如：评估模型输出质量；
Few-Shot：基于样例的 Prompt 设计，规范推理路径和输出样式，如：构造训练数据。

LangChain Hub 上有很多 Prompt 值得学习和参考：

AI 智能体（Agents）的基础是 ReAct（Reason + Act）范式，即推理-行动范式。它的核心思想是使用大模型（LLM）来决策一系列要执行的动作，以完成目标。

我们可以使用 LangChain、Coze、Dify、FastGPT 等去开发搭建自己的 AI Agent。

大模型微调（Fine-tuning）是在预训练大模型（如：DeepSeek、LLaMA、Qwen等）的基础上，用特定领域或任务的数据集对模型参数进行二次训练，让大模型“从通才变成专家”。

大模型微调的本质是通过参数优化、数据适配与领域约束，将通用大模型的能力“聚焦”到特定场景，使其在保持基础能力的同时，精准适配行业需求。

大模型微调的技术路线：

全量微调（Full Fine-Tune，FFT）
高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tune，PEFT）

有监督微调（Supervised Fine-Tune，SFT）
基于人类反馈的强化学习（RLHF）
基于 AI 反馈的强化学习（RLAIF）

全量微调（FFT）存在的问题：

训练成本高；
灾难性遗忘。

高效微调（PEFT）的主流技术方案：

围绕 Token 做文章：语言模型（PLM）不变

Prompt Tuning
Prefix Tuning
P-Tuning

特定场景任务：训练“本质”的低维模型

LoRA
QLoRA
AdaLoRA

新思路：少量数据、统一框架

IA3
UniPELT

预训练技术（Pre-training）是现代人工智能的核心基础，通过在大规模无标注数据上学习通用特征，为模型注入先验知识，显著提升下游任务的性能与效率。

预训练技术的核心价值：

泛化能力：将通用知识迁移至多样下游任务；
数据效率：小数据集也能高性能微调；
计算优化：避免从头训练的资源消耗。

03 我们的机会

随着 AI 的崛起，原先遵循固定模式的技能正在加速贬值，如：“搬砖”式（机械化的CRUD）的编码工作。而跨领域整合、系统性思考、创造性解决问题、价值判断的技能随着 AI 的发展正在不断地升值，如：AI Agent 架构师（能系统设计 AI 应用）、垂直领域 AI 专家（具备领域知识，能够用 AI 赋能行业）、AI 产品经理（能洞察“人性”和“市场”，具备商业嗅觉和价值判断）、高级提示工程师（能深刻理解和运用大模型的能力）。

我们的机会就在随着 AI 不断发展价值能不断升值的地方，具体的还是需要我们在学习和使用 AI 的过程中，结合自身的情况和 AI 大模型的四阶技术，不断地去探索，从而找到自己的位置。