大模型产品经理现状和前景，大模型入门到精通，收藏这篇就够了-优快云博客

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开头一下，先说一下行业现状

1.头部 0.1%的pm，还没有出现，也就是LLM时代的神级产品经理，目前还没见过也许人家还在等待一个机会再出山。

2.剩余99.9%的部分，2/8效应很明显，较为头部20%的pm是非常好的打工人，是懂模型又懂人性的pm，能在理解业务逻辑和行业变化情况下，快速推进模型效果优化和评测迭代，但不属于神级范畴。

3.剩下 80%属于水平较弱的大模型pm。

**当代大模型产品经理主要来自4个方向
**

1.传统C端产品转型做大模型产品:拿到一个chatbot，第一步是拆用户漏斗

2.战略分析师转型做大模型产品负责人:万事靠打专家 call

3.管理人员从互联网转型到大模型行业:依然扮演PMO角色，不主动学习了解模型，不了解模型能力边界

4.管理人员从020业务活水到模型业务:为了留存指标高频发push，为了DAU指标大量投流

各自产品类型的工作特点

1.传统C端产品转型做大模型产品:拿到一个chatbot，第一步是拆用户漏斗

点评:比较典型的惯性思维，还在用传统的c端产品思路来看大模型，目前通用chatbot留存核心的决定要素是模型效果，而不是每层漏斗。

2.战略分析师转型做大模型产品负责人:万事靠打专家 call

点评:做战略行研的同学，由于大量时间都花在信息获取和整理上，常常犯的错是，误以为搬运信息和认知，就可以不经思考获得认知。

大模型时代专家call的质量参差不齐，甚至有一份流传颇广的某明星厂产品总监的访谈纪要漏出，里面居然说 pretrain数据100%是中文数据，这种典型的常识错误。迷信专家call，逃避思考是非常危险的

3.管理人员从互联网转型到大模型行业:

依然扮演PMO角色，不主动学习了解模型，不了解模型能力边界!

点评:大模型行业是技术驱动、创新驱动pmo型的产品管理者只存在于存量市场，对于大模型产品经理负责人，如果不了解模型能力边界，就会设计出来非常奇怪的需求表面看起来很牛，实则经不起推敲，比如有见过pm负责人提出了在不调用工具的情况造AI全职数学老师的想法

4.管理人员从020业务活水到模型业务:

为了留存指标高频发,push，为了DAU指标大量投流

点评:属于kpi完成型，被短期目标牵引，无法思考长期需要优化的事情

以上你学会了吗？

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。

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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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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• 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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