Python_paipai的博客

*1、简洁明确：**研究人员指出，与LLM交互时，无需多余的礼貌用语。直接、清晰地提出问题是关键。例如：“描述人体细胞的结构。”这样的提示既直接又明确，有助于模型迅速准确地给出答案。

大模型推理工程师是一个技术密集型的职位，他们需要掌握一系列的技能和知识来应对复杂的模型推理任务。以下是一些关键技能：编程语言和工具：熟练掌握Python、C++等编程语言，并熟悉使用相关的工具和技术栈，如TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。这些工具和框架是进行大模型训练和推理的基础。深度学习原理：深入理解深度学习的基本原理，包括深度神经网络的架构、常见的激活函数、优化算法、正则化技术等。掌握这些原理有助于更好地进行模型的设计、训练和推理优化。

目前，我国的AI大模型市场前景很好。这个产业的发展源于多领域的广泛需求，包括办公、制造、金融、医疗、政务等场景中的降本增效、生产自动化、降低风险、提高诊断准确率、提高政务服务效率等诉求。这些领域的创新和发展共同推动了我国AI大模型产业的蓬勃发展，预示着未来有更广阔的市场前景。图片来源：微博号“工信微报”

还是挺不错的。然后做的比较好的有，各种非助手的形态，互联网C端的比如评论区机器人，视频总结摘要，文章总结，搜索总结，从用户量维度看，算是相对成功，也能在很多APP上看到全量开放。虽然这些应用看起来都没那么炫酷，也很简单。这些应用共有的特点有，**接近基座原生能力，场景数据丰富，或者场景数据方便构造。**在落地应用上，离原生能力越远，需要大模型能力越高，需要越多的场景优质数据。

目前大模型算法是AI领域比较受欢迎的岗位。根据相关资料显示，2024年第一季度国内生成式AI人工智能相关岗位同比增长约321%。对比目前其他岗位惨淡的就业率来说，这已经算是热门中的热门。可以说AI大模型算法岗位未来肯定是呈现虚缺状态。这样人气高、热门的岗位，相比大家更加关心它的薪资情况。

生成式 AI 太火爆了，可以说无处不在，频频刷爆我们的朋友圈。你可能已经试用过 ChatGPT 了，甚至已经把它当作你的智能小助手。但我知道很多人心里会有个疑问：这些 AI 模型的智能究竟是怎么来的？今天咱们就来聊聊这个话题。我会用大家都能懂的，而不是那些让人头大的高等数学术语来解释生成式文本模型的工作原理，揭开它的神秘面纱，把它变成简单的计算机算法。首先，我要澄清人们对 LLM 工作原理的一个重大误解。

服务器1CPU8C2内存16G3硬盘100G4显卡显存8G以上（NVIDIA）5系统。

GLM-4-9B 是智谱 AI 推出的最新一代预训练模型 GLM-4 系列中的开源版本。在语义、数学、推理、代码和知识等多方面的数据集测评中，及其人类偏好对齐的版本均表现出超越 Llama-3-8B 的卓越性能。除了能进行多轮对话，GLM-4-9B-Chat 还具备网页浏览、代码执行、自定义工具调用（Function Call）和长文本推理（支持最大 128K 上下文）等高级功能。本代模型增加了多语言支持，支持包括日语，韩语，德语在内的 26 种语言。

国产大模型赛道的选手有很多，不管是大厂还是小厂，只要与AI沾边，都在探索自己的盈利和发展模式。特别是在OpenAI说要严格限制接口调用之后，大家又兴奋了起来，纷纷推出各种优惠政策和推出新技术模型等等。最近看了一圈国内的大模型，发现阿里云的通义千问已经跑到开源赛道第一名去了，Qwen2-72B 在世界开源模型排行榜上荣登榜首！这是Hugging Face联合创始人兼首席执行 Clem Delangue 发的测试数据，他说本次新的榜单测试用了300张H100显卡，进行了多维度的重新评测。

本文简要介绍了如何利用 AI Agent 有效完成高级任务，而不是让一个大语言模型单打独斗。

转行做大模型所面临的机会和挑战，以及如何把握和应对，如：转行做大模型所面临的机会主要有：大模型是AI领域的一个重要趋势，具有强大的泛化能力和适应能力，在多个任务和领域上表现出惊人的成就。大模型可以利用海量的数据来学习通用的知识和能力，从而在多个场景和需求上提供高效的解决方案。大模型可以带来更好的用户体验和商业价值，在各个行业和领域中创造更多的创新和变革转行做。大模型所面临的挑战主要有：大模型需要海量的数据和计算资源来训练和运行，对于硬件设备、网络带宽、存储空间等方面有很高的要求。

大模型由于计算量过于庞大，所以无论是学术界还是工业界，都很难支撑起来从头训练的成本，所以业界开始研究各种大模型微调方法，下面就给大家汇总下领域常用的微调方法。

这是最好的时代，也是最坏的时代。尽管大模型技术在金融领域具有巨大的应用潜力，但其应用也面临不容忽视的风险和挑战。本文将深入研究大模型在金融领域的数据隐私和安全风险、模型可解释性和透明度、监管和合 规要求，梳理中国、美国、欧洲等地 AIGC 技术的应用规则，探索对应的风险管理和应对策略。当前，金融科技已经从“立柱架梁”迈入了“积厚成势”新阶段，越来越多的金融机构积极使用数字技术来为金融血脉注入全新能量。

与其焦虑，不如行动。具体如何入门，可以先从做垂类模型的公司或者小公司切入，完整地参与到大模型的生产和落地中，积累了一定经验，再决定以后的方向。大模型需要的基础也很简单，需要的更多是实战经验。如果不做强化学习的部分，掌握语言模型的基本概念以及Transformer的原理，再了解一下常见的几类大模型的结构，就可以上手了。在实践过程中，再积累一些分布式训练的经验就够了。现在各种深度学习库乃至LLM库都越来越健全，只要做过机器学习，调用起来各种接口也应该会得心应手。

但是，在AI Agent时代，很多情况下不需要把这些指令一个一个地指出来，只需要一句话就行了，比如说提供一个prompt“请帮我完成一个用户系统，它包含用户注册、登录、查询等功能”，然后大模型就会帮你去完成。这个生成的过程我们叫做面向目标的架构，具有。

目前，已经可以说人工智能（AI）是推动社会进步和产业升级的重要力量。其中，AI大模型作为人工智能领域的核心技术之一，正引领着新一轮的技术革命。2024年，AI大模型开发工程师无疑成为了IT行业中最炙手可热的岗位之一，这不仅是市场需求的直接反映，更是AI技术发展的必然结果。Let’s go!

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。

如果你真心想要入门大型语言模型（LLM），只看这一个文章应该是可以入门的。但是修行下去，还是要靠自己的了！如果你把大语言模型/LLM 当成一门技术来看，那就要看一下这门技术需要什么。基本要求：开发语言：Python ， C/C++开发框架和工具库： Numpy /Pytorch /Tensorflow /Keras /Onnx数学知识：线性代数、高数、概率、凸优化这些东西我们假定你都已经会了，或者熟练使用了。如果不熟，我建议你自己再学习一下。尤其是数学的几个基本公式，是要学会的。我列一下吧。

大型语言模型（LLMs）是一种通过处理大量数据生成内容的人工智能程序，预计将对工作产生深远影响，但这一变化可能需要较长时间才能显现。例如，厨师、木匠和摩托车修理工可能不会受到LLMs的影响，而口译员、诗人和校对员则更有可能被LLMs取代。这项研究基于美国政府从2020年起三年内收集的1016个职业中的21000项任务的数据。研究结果发表在题为《GPTs Are GPTs：大型语言模型的劳动力市场影响潜力初探》的论文中。该论文提出，LLMs最可能影响的是律师、分析师、科学家和技术专家等知识工作者。

当前AI领域正在经历一个关键的转折点：从"能说会道"走向"能做善成"。AI Agent的出现和发展，代表了人工智能从"纸上谈兵"到真正解决实际问题的重要跨越。技术层面的机遇将强大的语言理解能力转化为实际的执行能力通过工具集成实现AI能力的无限扩展打造真正能够帮助人类的智能助手降低AI应用的开发门槛应用领域的机遇个人助理：帮助处理日常任务、信息整理、日程管理企业自动化：流程处理、数据分析、客户服务研发辅助：代码开发、调试、文档生成创意领域：内容创作、设计辅助、市场分析商业价值。

RAG**？**

在2023年以前，AI Agent更多是强化学习领域的概念，通过在复杂环境中获取人类反馈的奖励信息从而得以不断提升。**大模型的出现为AI Agent提供了“聪明的大脑”，并重新定义了AI Agent。规划（Planning）、记忆（Memory）、工具（Tools）、执行（Action）**四大要素。AI Agent能够充分发挥大模型的能力，尤其是在解决复杂问题方面，相较于传统AI应用架构将实现跃迁级提升。斯坦福大学教授吴恩达表示，“基于GPT-3.5构建的智能体工作流在应用中表现比GPT-4更好”

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。

大模型（Large Models）的训练是近年来人工智能领域的核心技术之一，尤其是在自然语言处理、计算机视觉等任务中，如 GPT、BERT 等模型的成功背后，离不开复杂的训练过程。本文将为你介绍大模型是如何训练的，包括数据准备、模型架构、训练方法和硬件支持等方面。大模型的训练需要大量的数据，因为它们需要从海量信息中学习模式和规律。

不少小伙伴都想要学习大模型技术，转战AI领域，以适应未来的大趋势，寻求更有前景的发展~~然而，在学习大模型技术这条道路上，却不知道如何进行系统的学习，所以本期书单就为大家奉献一场，从大模型理论基础到大模型工具应用，构建自己的LLM应用程序……应有尽有，如果你是AI小白，想要从入门开始学起，或者想要了解AI未来的发展趋势，也有相应的图书哦~~**▊《**张奇，桂韬，郑锐，黄萱菁 著。

随着人工智能技术的飞速发展，大模型已经成为推动这一领域进步的核心力量。它们通过处理海量数据，学习复杂的模式和关系，为各种应用提供了强大的智能支持。从语音识别到自动驾驶，再到个性化推荐系统，大模型正在不断地改变我们的生活和工作方式。然而，对于初学者来说，大模型的世界可能显得既神秘又难以接近。熟练掌握大模型的知识和技能在未来职场将是一项基本要求。无论是为了提升自己的技术能力，还是为了在职场上保持竞争力，了解和应用大模型都十分有必要。

希望这能让大家充分感受到 Transformer设计的优雅。请阅读我的系列文章中的其他 Transformer 文章，深入了解为什么 Transformer 如今已成为众多深度学习应用的首选架构。

大模型是AI领域的一个重要趋势，具有强大的泛化能力和适应能力，在多个任务和领域上表现出惊人的成就。大模型可以利用海量的数据来学习通用的知识和能力，从而在多个场景和需求上提供高效的解决方案。大模型可以带来更好的用户体验和商业价值，在各个行业和领域中创造更多的创新和变革转行做。大模型需要海量的数据和计算资源来训练和运行，对于硬件设备、网络带宽、存储空间等方面有很高的要求。大模型涉及到很多前沿的理论和实践，对于知识水平、技术能力、学习能力等方面有很高的要求。

随着人工智能（AI）的迅猛发展，许多传统岗位正面临被AI替代或深度改造的挑战。产品经理这一岗位，作为连接技术、市场和用户的关键角色，也难以例外。在未来，AI产品经理的全面兴起将成为一种趋势。传统产品经理的工作模式、技能要求、以及工作流程都将被AI重新定义和塑造。**AI的渗透无处不在。**当我们看到诺贝尔物理学奖和化学奖的获奖者（如下图）来自人工智能领域时，AI不再仅仅是一个技术工具，而是已开始成为各个领域的主导力量。同样地，AI已经在改变产品经理的工作方式。

程序员也太难做了吧技术深度不够，涨薪难；行业迭代快，从事多年传统项目开发，想凭着技术赚钱，没想到，大模型时代，又开始卷AI技术了！甚至，不迭代自己的技术，可能大量的技术人员不到35岁就面临提前“毕业”！这也让程序员们开始重新评估自己的本领：“AI会取代哪些技术行业？“谁的饭碗不保了？“都在做大模型，程序员的未来在哪里？AI快速发展，国内也有超过 130 个大模型问世！当产品接入AI，潜力无穷！不管是企业、还是程序员，都靠着AI应用产品赚翻了！

生成式人工智能是一种基于深度学习的AI技术，其通过学习海量数据中的规律和模式，能够生成新的数据、图像、语言等内容。这种技术在各个行业的应用都能够带来巨大的商业价值作为一个普通人我们应该如何把握住这次技术变革的浪潮呢？可以从以下四点入手：关注相关新闻和发展动态：保持关注人工智能领域的相关新闻和发展动态，了解最新的技术进展和应用场景，这有助于更好地把握人工智能的发展趋势和未来的应用方向。

自学AI大模型需要扎实的基础知识、系统的学习路线和持续的实践与探索。希望这条学习路线能为新手小白们提供一个清晰的方向，帮助大家更好地进入和发展在AI大模型领域。祝大家学习顺利，早日成为AI领域的专家！

与其在AI抢占就业机会的危机中患得患失，不如快点接受这个新技术，将AI引入自己的工作中，通过AI来提升自己的生产力和创造力。1.自然语言处理：AI大模型，例如 GPT-3 和 BERT，大幅提升了自然语言处理任务的性能，如翻译、问答、分词、文本生成等领域。总的来说，“大模型”应该是基于具有超级大规模的、甚至可以称之为“超参数”的模型，需要大量的计算资源、更强的计算能力以及更优秀的算法优化方法进行训练和优化。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，尤其是大规模预训练模型（如GPT-4、BERT等）的出现，程序员迎来了一个前所未有的机会窗口。AI不仅能提高开发效率，还能为程序员提供创新创业的机会。本文将探讨程序员如何利用AI大模型实现逆袭。

智能体是指能够自主执行任务的人工智能系统，可以代替人类完成某个领域的任务流程。与传统大模型不同，智能体不仅可以进行简单的推理，还能通过预设逻辑完成复杂任务，并具备学习与持续优化的能力。文心智能体平台AgentBuilder 是百度推出的基于文心大模型的智能体（Agent）平台，支持广大开发者根据自身行业领域、应用场景，选取不同类型的开发方式，打造大模型时代的产品能力。

技术的价值在于应用，理论与实践相结合才能事半功倍**”**写这个关于AI技术的公众号也有差不多五个月的时间了，最近一段时间基本上都在保持日更状态，而且写的大部分都是关于大模型技术理论和技术方面的东西。‍‍‍‍‍‍‍‍‍然后最近一段时间就发现了一个问题，写的越理论的东西看的人越多，越实际越细节的东西看的人越少，不知道是因为系统推送的原因，还是观看者的原因。‍‍‍‍‍因此，根据这个现象就想提几个学习的建议，让大家少走一点弯路。01人工智能技术学习建议‍‍‍。

*什么是GPT？****GPT模型，全称为Generative Pre-trained Transformer，是由OpenAI团队开发的一种基于深度学习的自然语言处理（NLP）模型。****GPT的版本迭代：**GPT-1：这是GPT系列的第一个版本，发布于2018年。**GPT-1具有1.17亿个参数，使用Transformer的Decoder结构作为基础，并采用了预训练的语言模型。**它在多项自然语言处理任务上取得了很好的表现，如文本生成、机器翻译和阅读理解等。

近年来，基础模型取得了显著的成功，特别是通过大型语言模型LLMs），主要归因于数据和模型规模的大幅扩展。例如，像GPT-3这样的十亿参数模型已成功用于零/少样本学习，而无需大量的任务特定数据或模型参数更新。与此同时，有5400亿参数的在许多领域展现了先进的能力，包括语言理解、生成、推理和与代码相关的任务。反观视觉领域，诸如CLIP这样的预训练视觉语言模型在不同的下游视觉任务上展现了强大的零样本泛化性能。这些模型通常使用从网络收集的数百上千万图像-文本对进行训练，并提供具有泛化和迁移能力的表示。

LangChain是一个用于构建和运行大型语言模型应用的开源框架。它提供了一套工具和组件，帮助开发者将大型语言模型（如 GPT-3）与其他工具和API结合，以完成更复杂的任务。1、LangChain包含哪些核心概念?Components:可重用的模块，例如API调用、数据库查询等。Chains:将多个Components链接在一起以完成特定任务的流程。Prompt Templates: 用于指导语言模型生成输出的文本模板。Output Parsers:解析语言模型输出的工具。

我们熟知，ChatGPT能聊天画图，能编程啃论文，那么，这个聊天机器人到底是怎么学会与人类交流的呢？经过这段时间的琢磨+方神倾情板书输出讲解+回头翻阅各种资料，也终于明白了个大概，在这尽量给大家用我拙劣的语言说得明白些。先说说ChatGPT的核心部分：GPT（全称是Generative Pre-trained Transformer，里面的P和T我们一会儿会讲到），这是一个由OpenAI开发的大语言模型（LLM）。接下来，理解ChatGPT的原理得先了解它的核心架构。