大模型太牛逼了

在过去一年里，人工智能的浪潮再次席卷科技界，尤其是 AI 大模型以其独特的魅力和无限可能，成为了行业讨论的热门话题。

随着技术的成熟和稳定，我们正迈入一个全新的时代——大模型应用的元年。

今年春节期间，各大互联网巨头如阿里、百度、支付宝等，纷纷推出了以AIGC（生成式AI）为核心的应用，意图通过这一传统节日的热度，推动大模型技术的广泛应用。

从百度的“AI龙年写真”到支付宝的“电子接财”，无一不展示了 AI 技术在生活中的多样化应用，同时也预示着未来几年内，生成式 AI 将在营销、软件测试等领域产生重大影响。

根据 IDC 的预测，到2025年，35%的企业将利用生成式人工智能开发数字产品和服务；到2026年，生成式AI将承担42%的传统营销琐碎任务；到2028年，生成式AI工具将能够完成80%的软件测试工作。

更重要的是，到2027年，G20国家中将有40%的工作角色因采用生成式 AI 而被重新定义或淘汰。

这种技术革新不仅改变了我们的生活方式，也对就业市场产生了深远的影响。

AI 的应用正逐步从理论走向实践，从实验室走向市场，它的发展和应用将是推动社会进步的重要力量。

然而，技术的进步总是伴随着挑战。

尽管 AI 大模型的潜力巨大，但在实际应用过程中还面临许多问题，比如技术成熟度、伦理法律问题、数据隐私保护等。这些问题的解决，需要政府、企业和社会各界的共同努力。

未来，我们将看到更多基于 AI 的创新应用，它们将进一步改变我们的工作和生活方式。

AI 大模型的广泛应用，不仅仅是技术进步的体现，更是人类智慧的结晶。

随着技术的不断成熟和应用场景的不断拓展，AI 将在更多领域展现出其独特的价值和魅力。

总而言之，我们正处在一个 AI 技术快速发展的黄金时代，大模型技术的应用将推动整个社会向前进步。

但同时，我们也应该清醒地认识到，技术发展的每一步都伴随着新的挑战和问题。

只有通过不断的探索和创新，才能最大限度地发挥 AI 技术的潜力，为人类社会带来更多的福祉。

让我们拭目以待，共同见证 AI 技术在新的时代书写新的辉煌。

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。

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