听说过AI能写小说、搞客服，但你听说过它还能搞网络安全吗？没错！大语言模型（LLM）这玩意儿，现在是啥都能插一脚，简直就是AI界的“万金油”！
AI应用现在火得一塌糊涂，能帮你总结报告，还能帮你写剧本、和你唠嗑。大语言模型在背后默默发力，功不可没。
简单来说，大语言模型就是一种深度学习算法，它饱读诗书（海量数据集），啥都能识别、总结、翻译、预测，甚至还能生成各种文本内容。
这货是Transformer模型的得意门生，不仅能教AI学人话，还能理解蛋白质结构、编写代码，简直是全能ACE！
除了像翻译、聊天机器人这些常见的应用，大语言模型还能在医疗、软件开发等领域大显身手。
So，问题来了：大语言模型，你到底有啥用？
别以为语言只是人与人之间的交流方式，代码是计算机的语言，蛋白质和分子序列是生物学的语言。大语言模型能hold住各种“语言”，满足不同场景的交流需求。
这玩意儿简直是AI界的“劳模”，扩大了AI在各行各业的影响力，有望掀起新一轮的研究、创新和生产力革命。
举个栗子，用大语言模型的AI系统，可以从分子和蛋白质结构数据库里“啃书”，然后根据这些知识，给科学家们提供靠谱的化合物，助力疫苗或治疗方法的研发。
它还能帮你搞定全新的搜索引擎，训练更懂你的聊天机器人，甚至还能帮你写歌、写诗、写故事、写营销文案，简直是文案狗的福音！
扒一扒大语言模型的“黑科技”
大语言模型主要靠“啃”海量数据来学习，随着AI的不断进化，“海量”的定义也在不断刷新。
现在的大语言模型，通常是在超大的数据集上训练的，这些数据集几乎包含了互联网上所有的内容。
海量文本通过无监督学习的方式输入到AI算法中，模型会获得一个数据集，但没有明确的指示说明如何处理这些数据。然而，通过这种数据集训练的方法，大语言模型可以学习单词，以及单词之间的关系和背后的概念。例如，它可以根据上下文区分“苹果”是水果还是公司。
就像语言大师能猜到句子的下文，甚至创造出新的词汇和概念一样，大语言模型也能用它掌握的知识来预测和生成内容。
大语言模型还可以针对特定场景进行定制，比如通过微调或提示微调等技术。在这个过程中，通过提供少量需要聚焦的数据，就能针对特定应用对模型进行训练。
由于在并行处理序列时拥有极高的计算效率，Transformer 模型架构是那些最大最强的大语言模型背后的构建模块。
大语言模型的主要应用场景
在搜索引擎、自然语言处理、医疗、机器人和代码生成等领域，大语言模型正在解锁新的可能性。
风靡全球的ChatGPT AI 聊天机器人就是大语言模型的一个典型应用，它可以用于大量的自然语言处理任务。
大语言模型的使用场景简直不要太多：
- 零售商和其他服务提供商可以利用大语言模型来打造更智能的聊天机器人、AI助手，从而提升客户体验。
- 搜索引擎可以利用大语言模型来提供更直接、更人性化的答案，告别“人工智障”。
- 生命科学研究人员可以训练大语言模型来理解蛋白质、分子、DNA 和 RNA，加速科研进程。
- 开发人员可以利用大语言模型来编写代码，并教机器人执行物理任务，解放双手不是梦。
- 营销人员可以训练大语言模型，将客户反馈和需求整理分组，或者根据产品说明将产品细分到不同的品类，实现精准营销。
- 金融顾问可以使用大语言模型来总结财报电话会议和生成重要会议的记录，提高工作效率。信用卡公司可以使用大语言模型进行异常检测和欺诈分析，保护消费者的财产安全。
- 法律团队可以使用大语言模型来帮助进行法律释义和撰写文书，提升工作效率。
在生产环境中高效地运行这些庞大的模型需要大量资源和专业知识，并且还存在其它挑战。因此，很多企业转向 NVIDIA Triton 推理服务器，该软件帮助实现模型部署的标准化，并在生产环境中提供快速可扩展的AI。
啥时候需要定制大语言模型？
很多机构希望使用根据自己的使用场景和品牌习惯而定制的大语言模型。这些模型基于特定领域的数据进行定制，让企业有机会改善内部运营并提供全新客户体验。定制模型比通用大语言模型更小、更高效、更快。
对于涉及大量专有数据的应用，定制模型提供了最佳解决方案。定制大语言模型的一个例子是 BloombergGPT，它由 Bloomberg 自主开发，拥有 500 亿个参数，专门针对金融应用。
去哪儿能找到大语言模型？
2020 年 6月，OpenAI 发布了 GPT-3 服务，其背后是一个 1750 亿参数模型，可以根据简短的书面提示来生成文本和代码。
2021 年，NVIDIA 和微软开发了 Megatron-Turing NLG 530B ，这是世界上最大的阅读理解和自然语言推理模型之一，可以进行生成摘要和内容等任务。
HuggingFace 于 2022 年推出了 BLOOM，这是一个开放的大语言模型，能够生成 46 种自然语言和十几种编程语言的的文本。
另一个大语言模型 Codex 可以帮助软件工程师和其他开发人员把文本转化为代码。
NVIDIA 为你准备了简化大语言模型构建和部署的工具：
- NVIDIA NeMo LLM 服务。 通过 NVIDIA 托管的 API 或通过私有云和公有云，该服务提供了一条快速路径来定制大语言模型并大规模地部署。
- NVIDIA NeMo 框架。 该框架是 NVIDIA AI 平台的一部分，实现了轻松快速且经济高效的训练和部署大语言模型。NeMo 专为开发企业级应用而设计，为自动化分布式数据处理提供了端到端的工作流；训练大规模定制模型，包括 GPT-3 和 T5；以及大规模地部署这些模型以进行推理。
- NVIDIA BioNeMo 是针对特定领域的托管服务和框架，适用于蛋白质组学、小分子、DNA 和 RNA 领域的大语言模型。它基于 NVIDIA NeMo 构建，用于在超算规模上训练和部署大型生物分子 Transformer AI 模型。
大语言模型面临的挑战
扩展和维护大语言模型可不是闹着玩的，烧钱不说，技术难度也高。
构建一个基础大语言模型通常需要耗费数百万美元的资金和长达数月的训练时间。
由于大语言模型需要大量的训练数据，开发人员和企业可能会发现：获取足够大的数据集是一大挑战。
由于其规模庞大，部署大语言模型需要专业技术知识，包括对深度学习、Transformer 模型和分布式软硬件的深刻理解。
许多科技领域的领头羊都在努力推进开发并建立资源，以扩大大语言模型的适用范围，让消费者和各种规模的企业都能从中受益。
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一、2025最新大模型学习路线
一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始，按照什么顺序学习，以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。
我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。
L1级别:AI大模型时代的华丽登场
L1阶段：我们会去了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析；学习理解大模型的核心原理，关键技术，以及大模型应用场景；通过理论原理结合多个项目实战，从提示工程基础到提示工程进阶，掌握Prompt提示工程。
L2级别：AI大模型RAG应用开发工程
L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程，我们会去学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。
L3级别：大模型Agent应用架构进阶实践
L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造我们自己的Agent智能体；同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。
L4级别：大模型微调与私有化部署
L4阶段：大模型的微调和私有化部署，我们会更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调；并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。
整个大模型学习路线L1主要是对大模型的理论基础、生态以及提示词他的一个学习掌握；而L3 L4更多的是通过项目实战来掌握大模型的应用开发，针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。
二、大模型经典PDF书籍
书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的，我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。（书籍含电子版PDF）
三、大模型视频教程
对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。
四、大模型项目实战
学以致用 ，当你的理论知识积累到一定程度，就需要通过项目实战，在实际操作中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。
五、大模型面试题
面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。
在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我们将提供精心整理的大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。
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