未来已来：AI大模型带你进入智能新时代！

你有没有突然发现，现在的智能助手、翻译软件和推荐系统突然就变得很聪明了？这些进步背后，离不开一种叫做“AI大模型”的帮忙。

今天，我就带你一起看看AI大模型，看看它们是如何工作的，以及它们在我们的生活中扮演了哪些重要角色。

通过这篇文章，你将轻松了解什么是AI大模型，并认识几个非常有名的大模型。准备好了吗？我们开始吧！

| AI大模型是啥？

简单来说，AI大模型就是规模非常大、训练数据非常复杂的机器学习模型。这些模型通过大量的数据进行训练，学会自己理解和处理各种各样的信息。

大家可以把大模型理解成一个超级聪明的脑子，它无所不知，它能快速地回答问题、生成文本、识别图片、翻译语言……

你可能听过一些大模型的名字，比如OpenAI的GPT-3、GPT-4，还有Google的BERT。这些都是大模型的代表。

| 大模型的基本原理

你可能会问，大模型是怎么工作的呢？其实，它们的工作原理并不难理解。大模型通过一种叫做“深度学习”的技术来运作。

深度学习是一种模拟人类大脑神经网络的算法，它可以从大量的数据中学习和提取有用的信息。

举个例子，我们让一个机器学会识别猫和狗的图片。我们先给它看很多猫和狗的图片，每次让它识别这是猫还是狗。

一开始机器可能会经常犯错，但每次识别错，我们就调整一下它的神经网络，让它下次识别得更准一点。经过很多次的调整，机器就能学会自己识别猫和狗的图片了。这就是大模型的基本原理。

大模型不仅限于识别图像，还可以处理各种类型的数据，文本、语音和视频什么的都不在话下。它们通过大量的数据训练，不断优化，使其能够准确理解和处理复杂的信息。

关键在于，大模型能够自动提取数据中的特征，而不需要人为设定规则，从而具有更强的通用性和适应性。

总之，大模型的基本原理是通过深度学习技术，从大量数据中自主学习，提取有用的信息，并逐步提升识别和处理能力。

|常见的AI大模型

• GPT-3，语言模型

GPT-3是由OpenAI开发的，拥有1750亿个参数，是大家公认的大语言模型的开山鼻祖。它擅长生成自然流畅的文本，能够进行文本生成、问答、翻译等多种任务。

• BERT，语言模型

BERT是由Google开发的，因为运用了不同的训练方法，这让它能够更好地理解上下文。它在问答、情感分析等任务中表现出色，尤其适合需要深度理解文本内容的应用。

• 文心一言，多模态模型

文心一言是由百度开发的，能够处理文本、图像、语音等多种数据类型。它在生成内容、对话系统、智能推荐等领域具有广泛应用。

• 盘古大模型，语言模型

盘古大模型是由华为开发的，具备强大的中文自然语言处理能力。它在中文文本生成、翻译、对话等任务中表现优异，特别适用于中文相关的应用场景。

这几个大模型虽然都非常强大，但它们的侧重点和应用场景有所不同。

语言模型（如GPT-3、BERT、盘古大模型）主要专注于文本处理，擅长生成和理解自然语言文本，广泛应用于文本生成、翻译、问答、情感分析等任务。

而多模态模型（如文心一言）则不仅能处理文本，还能处理图像和语音，应用范围更广，可以在内容生成、对话系统、智能推荐等领域大显身手。

总结起来，不同类型的AI大模型各有其独特的优势和应用场景，了解它们的区别和用途，能够帮助我们更好地选择适合自己的模型，用于不同的任务和需求。

无论是专注于文本处理的语言模型，还是多才多艺的多模态模型，都在推动人工智能的发展，带来更多创新和变革！

如何学习大模型 AI ？

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大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】