大模型为啥这么火？30 秒带你搞懂它是什么，看这一篇就够了！

1、什么是大模型

所谓“大模型”，就是在人工智能领域，基于深度学习技术搭建起来的机器学习模型，它有着大规模的参数，计算结构也特别复杂。一般来说，这些模型参数能达到几十亿，甚至上百亿个，处理海量数据不在话下。

2、大模型的核心特征

1、大规模参数：大模型通常包含数十亿甚至数千亿个参数，模型大小可以达到数百GB甚至更大。这种庞大的参数量使得模型能够学习更复杂、更抽象的表示，从而在处理复杂任务时表现优异。

2、海量数据训练：大模型需要在大规模数据集上进行训练，以学习广泛的知识和模式。这些数据通常包括文本、图像、音频等多模态数据，使模型能够捕捉数据中的复杂关系和模式。

3、强大的泛化能力：大模型通过训练海量数据，能够对未见过的数据做出准确的预测。这种泛化能力使得大模型在处理各种复杂任务时表现出色，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。

4、计算资源需求高：大模型的训练和优化需要大量的计算资源，包括高性能计算机、图形处理器（GPU）和云计算资源等。这些资源的投入使得大模型的训练和调整成本较高。

5、涌现能力：大模型在训练过程中可能会涌现出一些意料之外的能力，这些能力是小模型所不具备的。例如，大模型能够在没有显式训练的情况下，综合分析和解决更深层次的问题，展现出类似人类的思维和智能。

3、大模型的应用领域

1、自然语言处理：如文本生成、摘要、翻译等任务，GPT-3和GPT-4等模型在这一领域取得了显著的成就。

2、计算机视觉：如图像识别、分割、生成等任务，VIT系列和文心UFO等模型在这一领域也有广泛应用。

3、语音识别：如语音转文字、语音合成等任务。

4、推荐系统：大模型可以用于个性化推荐，提高用户体验。

5、医疗健康：大模型可以用于疾病诊断、药物研发等任务，提高医疗效率。

6、金融风控：大模型可以用于风险评估、欺诈检测等任务，提高金融安全性。

4、大模型的发展历程

大模型的发展经历了萌芽期、探索沉淀期和迅猛发展期三个阶段。

在萌芽期，以CNN为代表的传统神经网络模型阶段；在探索沉淀期，以Transformer为代表的全新神经网络模型阶段；在迅猛发展期，以GPT为代表的预训练大模型阶段。

5、总结

大模型是人工智能领域超重要的技术！它有着大规模参数、经过海量数据训练，具备强大的泛化能力，对高计算资源有需求，还拥有神奇的涌现能力等诸多特点！在好多领域都有着极为广泛的应用！

6、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。

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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。

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