大模型产品经理岗位职责,大模型产品经理入门到精通, 收藏这篇就够了

大模型内容分享(十四):大模型产品经理高频面试题 OpenAI的语言类大模型主要有GPT系列,包括GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-3.5和GPT-4。最简单的提示工程方法就是通过输入一些类似问题和问题答案,让模型参考学习,并在同一个prompt的末尾提出新的问题,zero-shot可以理解为:不给大模型任何的提示,直接提问,让大模型自己做决策。我还剩下多少个苹果?,即根据任务的难度和复杂度,选择一个适合生成代码的人工智能模型,例如GPT-4或Codex设计有效的提示,即使用合适的词语、短语、符号和格式,来激发模型的生成能力和创造力。 阅读详情

1. 产品及公司介绍

产品:开源企业级LLMops(大模型应用开发平台):毕昇BISHENG。7800+ Github Star,被多名开发者评价为“目前见过功能最强大,最适合企业内落地的开源大模型应用开发平台”,已服务工商银行、交通银行、中国人寿、中粮集团、中核集团、宁德时代、快手、中电建等众多头部组织及世界500强企业。

详细介绍文档:https://dataelem.feishu.cn/wiki/ZxW6wZyAJicX4WkG0NqcWsbynde

在这里你将深度参与大模型技术的应用落地,与公司一同飞速成长的机会和巨大的发展空间。

公司:北京数据项素智能科技有限公司成⽴于 2022年,团队前身为国内人工智能企业第四范式智能文档产品事业部,后根据发展需要进行业务独立拆分与运营。

2. 岗位职责

(1)产品经理全流程工作,包括市场调研、需求收集与分析、产品功能设计、产品用户增长、产品资料撰写等。

(2)以大模型为核心的智能应用方向探索,toC 或 toB 均可。

3. 任职要求

(1)对大模型有信仰、热情,有自驱力和责任心,学习能力和学习意愿强。

(2)优秀的逻辑思维能力和表达能力(可在简历中附上你的作品:博客、微信公众号、产品分析、PRD等各种形式)。

(3)有创业经历或完整负责过一款产品经历优先,有计算机相关背景优先,熟悉大模型原理、langchain 等开源框架者优先。

如何学习AI产品经理?

由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人,只能说是:

“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段(10天):初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么?

  • 大模型是怎样获得「智能」的?

  • 用好 AI 的核心心法

  • 大模型应用业务架构

  • 大模型应用技术架构

  • 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识

  • 提示工程的意义和核心思想

  • Prompt 典型构成

  • 指令调优方法论

  • 思维链和思维树

  • Prompt 攻击和防范

  • …

第二阶段(30天):高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG

  • 搭建一个简单的 ChatPDF

  • 检索的基础概念

  • 什么是向量表示(Embeddings)

  • 向量数据库与向量检索

  • 基于向量检索的 RAG

  • 搭建 RAG 系统的扩展知识

  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介

  • 向量模型本地部署

  • …

第三阶段(30天):模型训练

恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。

到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?

  • 为什么要做 RAG

  • 什么是模型

  • 什么是模型训练

  • 求解器 & 损失函数简介

  • 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它

  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调

  • Transformer结构简介

  • 轻量化微调

  • 实验数据集的构建

  • …

第四阶段(20天):商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型

  • 带你了解全球大模型

  • 使用国产大模型服务

  • 搭建 OpenAI 代理

  • 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion

  • 在本地计算机运行大模型

  • 大模型的私有化部署

  • 基于 vLLM 部署大模型

  • 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型

  • 部署一套开源 LLM 项目

  • 内容安全

  • 互联网信息服务算法备案

  • …

学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名 AI产品经理 的正确特征了。

👉AGI大模型学习路线汇总👈

大模型学习路线图,整体分为7个大的阶段:
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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。

👉AGI大模型实战案例👈

光学理论是没用的,要学会跟着一起做,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。

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👉AGI大模型视频和PDF合集👈

观看零基础学习书籍和视频,看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。
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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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“毕昇“开源:为大模型应用开发按下“加速键” 毕昇”是一款由 DataElem Inc. 公司开发的开源大模型应用开发平台,其名称源于中国古代活字印刷术的发明人——毕昇。活字印刷术的发明极大地促进了人类知识的传播,而“毕昇”平台也承载着同样的愿景,即推动智能应用的广泛落地,让更多人能够从大模型技术中受益。 阅读详情

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