大模型时代，新手和程序员如何转型入局大模型行业？

在当今大模型迅猛发展的环境下，人工智能的应用越来越广泛。然而，这些大模型的背后隐藏着更为深厚的基础技术——传统机器学习和神经网络。理解这些基础技术，不仅能够帮助我更好地使用大模型，还能为我提供创新和解决实际问题的能力。因此，在这个AI迅猛发展的时代，掌握传统机器学习和神经网络显得尤为重要。

在近期的全国两会上，“人工智能”再次被提及，并成为国家战略的焦点。这一举措预示着在接下来的十年到十五年里，人工智能将获得巨大的发展红利。技术革命正在从“互联网+”向“人工智能+”逐步迈进，我将迎来新一轮技术革新和人才需求的增长。毫无疑问，AI 工程师将是未来最紧俏的岗位。

随着人工智能技术的迅猛发展，大规模预训练模型（如GPT-4、BERT等）在各类任务中表现出卓越的性能，吸引了广泛关注。这些大模型展示了在自然语言处理、计算机视觉等领域的巨大潜力。然而，在这种背景下，传统的机器学习、深度学习和神经网络依然具有不可替代的重要性。对于想要进入AI领域的新手或转行AI的程序员来说，是否直接学习大模型就是最佳选择呢？

在关注大模型发展趋势的这一年多的时间里，我一直再关注着大型模型的发展趋势并一直在进行传统机器学习的步道，那么从传统机器学习到深度学习与神经网络学习的学习路径与直接学习大模型的对比，为何前者更为合适？

一、大模型的局限性

尽管大模型在许多任务中表现出色，但它们也存在诸多局限性：

1. 资源消耗高：大模型的训练和推理需要巨大的计算资源和能量消耗，不适用于所有场景，这对于个人学习或资源受限的情况下可能是一个不小的挑战。相比之下，传统机器学习模型在资源受限的环境中更具优势。
2. 数据需求量大：大模型的有效性依赖于大量高质量的数据，而在许多实际应用中，数据获取和标注是一个巨大的挑战，这对于新手来说可能难以获取或者标注。传统的机器学习方法在小数据集和有限标签的情况下仍能表现出色。
3. 透明性和可解释性：大模型通常被视为“黑箱”，难以解释其内部工作机制，这使得新手难以理解模型的决策过程和调试模型。而传统的机器学习方法，如决策树和线性回归，提供了更高的可解释性，有助于模型的调试和优化。
4. 应用场景的限制：大模型虽然在通用任务中表现优异，但在一些特定领域和细分任务上，传统方法可能更有效。例如，在医疗诊断和金融预测中，专业知识与传统算法的结合往往能带来更好的效果。

二、传统机器学习的优势

1. 基础理论的扎实性：传统机器学习和神经网络方法奠定了现代人工智能的基础。传统机器学习到深度学习与神经网络学习的学习路径能够帮助新手建立扎实的基础知识。从简单的线性回归和逻辑回归开始，逐步过渡到复杂的神经网络模型，理解这些方法有助于更深入地掌握新兴技术的本质，为后续学习打下坚实基础。
2. 多样化的应用：传统机器学习到深度学习与神经网络学习的学习路径涵盖了更广泛的技术和应用场景。传统方法在各个领域都有广泛的应用，从图像处理到时间序列分析，无所不包。这些方法提供了丰富的工具箱，可以根据具体问题选择最合适的技术。新手可以根据兴趣和需求选择适合自己的学习方向，从而更好地应用所学知识。
3. 灵活性与可定制性：传统机器学习模型和深度学习框架提供了更高的灵活性，允许研究人员和工程师根据需求进行调整和优化。例如，卷积神经网络（CNN）在图像识别中的成功就是传统神经网络方法的延续和发展。
4. 高效的学习曲线：相比直接学习大模型，从传统机器学习开始学习，学习曲线更平缓，更适合新手逐步掌握复杂的AI技术。这种渐进式学习能够减少学习压力，提高学习效率。掌握传统机器学习和深度学习技术有助于快速理解和上手更复杂的大模型。这些技术提供了必备的数学和算法基础，使学习者能够更有效地理解和应用大模型。
5. 理解更深入：逐步学习传统机器学习到深度学习与神经网络，能够更深入地理解AI技术的内在原理。新手不仅能够了解模型的工作原理，还能够深入研究模型的数学基础和算法原理。

三、学习传统方法的必要性

1. 培养问题解决能力：传统机器学习方法强调特征工程和模型选择，这培养了从业者的实际问题解决能力和数据分析能力。这些技能对于构建有效的AI解决方案至关重要。
2. 推动创新和发展：许多现代大模型的进步源于对传统方法的创新和改进。例如，Transformer模型的提出正是基于对RNN和CNN的局限性的认识和改进。了解传统方法有助于发现新的改进方向。
3. 跨领域知识的融合：在实际应用中，AI往往需要与其他领域知识相结合。传统机器学习方法具有较强的跨领域适应性，能够与其他学科的方法论和知识体系进行有机结合。
4. 应对多样化需求：不同应用场景对模型的需求各异，掌握多种技术手段有助于灵活应对。传统机器学习方法在许多特定任务中依然表现出色，可以有效补充大模型的不足。

四、想要进入AI领域：传统机器学习是最佳途径

1. 全面建立基础：这一学习路径能够帮助新手建立扎实的基础知识，理解机器学习和神经网络的原理和算法，为后续学习大模型打下坚实基础。
2. 渐进式学习：传统机器学习方法为新手提供了一个渐进式学习的路径，从简单的线性回归和逻辑回归开始，逐步过渡到复杂的深度学习模型，降低了学习的难度和门槛。
3. 理论与实践并重：通过学习传统机器学习和深度学习方法，新手不仅能够理解算法的原理和数学基础，还能够通过实际项目的实践应用来加深理解和提升技能。
4. 满足不同需求：传统机器学习方法和深度学习技术在不同领域和应用场景中都有广泛的应用，新手可以根据个人兴趣和职业目标选择最适合自己的学习路径，满足不同的需求。

在如今这个大模型的时代，对于想要进入大模型领域的新手或者是想要转行的程序员来说，是一个明智的选择！ 这一路径不仅能够帮助他们建立扎实的基础，减少学习压力，提高学习效率，更深入地理解大模型技术的内在原理，应用更加灵活多样。

在有了这些基础之后，我们终于可以开始进行实战了。因为传统机器学习和神经网络的重要性，我特意整理出了一套完整的大模型资料 ，帮助大家打牢基础，掌握最核心的大模型技术。

【一一AGI大模型学习 所有资源获取处一一】

①人工智能/大模型学习路线

②AI产品经理入门指南

③大模型方向必读书籍PDF版

④超详细海量大模型实战项目

⑤LLM大模型系统学习教程

⑥640套-AI大模型报告合集

⑦从0-1入门大模型教程视频

⑧AGI大模型技术公开课名额

那么具体应该如何学习大模型 AI ？

下面是我整理出来的一个学习统计表：

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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