入门篇
一
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了解产品经理、AI产品经理、AIGC产品经理的岗位职责及定义。
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了解AIGC行业介绍、市场趋势、细分赛道、核心玩家等信息。
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了解AIGC产品经理工作日常。
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了解大模型的基础知识和常见术语,如:AIGC、AGI、预训练、微调、token、prompt等。
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了解AIGC应用场景、产品设计和商业模式。
提高篇
二
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了解 Transformer 以及典型 Decoder-only 语言模型的基础结构和简单原理。
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了解生成对抗网络GAN、扩散模型Diffusion、图像模型基础原理。
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了解大语言模型GPT发展历史,以及业界主流模型(含开源模型)进展。
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掌握 Continue Pre-train、Fine-tuning 原理。
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掌握 Lora、QLora 等低资源高效模型训练原理。
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掌握 RAG相关知识,例如Langchain、Embedding。
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了解 prompt 工程,可以运用 prompt 通过大语言模型(GPT、文心一言、ChatGLM 、通义千问等)和图像模型( Stable Diffusion、Midjourney等)生成优质内容。
应用篇
三
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尝试设计一款自己的产品,完成市场调研、竞品分析。
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尝试产出一份完整的PRD文档,了解产品的实现路径。
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尝试利用开源平台,选择合适的场景搭建自己的AI agent。
深入篇
四
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机器学习:
了解分类算法、回归算法、聚类算法、降维算法等经典的机器学习算法;了解交叉验证、偏差和方差、过拟合和欠拟合、性能指标(准确率、召回率、F1-core)等模型评估方法。
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深度学习:
掌握CNN、RNN等经典网络模型,以及Transformer相关的3种常见主流架构:Encoder-only,Encoder-Decoder和Decoder-only。
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NLP相关知识:
了解NLU、NLP、NLG自然语言处理的三大核心技术;了解自然语言处理中的基本任务和相关应用。
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掌握大语言模型、图像大模型预训练以及微调阶段的数据准备能力。
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了解生产环境部署大模型的相关技术点。
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了解大模型如何构建评估标准。
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三、AI大模型经典PDF籍
随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT、XLNet等,以其强大的语言理解和生成能力,正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

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作为普通人,入局大模型时代需要持续学习和实践,不断提高自己的技能和认知水平,同时也需要有责任感和伦理意识,为人工智能的健康发展贡献力量。

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