一文了解AI大模型相关知识点（含资料分享）
前言，随着人工智能技术飞速发展，AI大模型在各行各业的应用日益广泛，是助力各行业提升产业智能化水平、优化业务流程等必不可少的推力，什么是AI大模型？AI大模型行业应用落地的背景？具体分为几类有哪些特点？现阶段AI大模型在落地过程中面临哪些挑战和可能的方案是什么？今天我们围绕以上几个点简单做个分享！
一、AI大模型的定义和背景
AI大模型指具有庞大规模和复杂计算结构的机器学习模型，这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数以亿计的参数。大模型通过海量数据的学习和深度神经网络的优化，进而提高模型的表达能力和预测性能，以处理更加复杂的任务和数据。
这两年AI再次爆发，各行各业都在积极拥抱生成式AI带来的智能化升级浪潮，不同的应用类型所需的大模型能力有所不同，具体如下：
二、AI大模型的分类和特点
1、AI大模型依据不同的应用领域可划分为通用大模型、行业大模型与垂直大模型。
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垂直大模型：指针对特定任务或场景的大模型，通常使用任务相关数据进行预训练或微调，以提高在该任务上的性能和效果。
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行业大模型：指使用行业相关数据进行预训练或微调，以提高在该行业领域的性能和精准度的大模型。
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通用大模型：指可以在多个领域和任务上通用的大模型，可在不进行微调的情况下完成多场景任务
2、大模型通常具有规模性（参数量大）、涌现性（产生预料之外的新能力）以及泛化性等特点。
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规模性：大模型通常包含数以千亿计的参数，且模型大小可达到数百GB或更甚。这些参数可以存储模型的知识和经验，使其具备强大的表达能力和学习能力，更好地捕捉数据中的复杂模式和特征。
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涌现性：涌现性对于大模型而言，指当模型的训练数据突破一定规模后，大模型突然涌现出之前小模型所没有的，可以综合分析和解决更深层次问题的复杂能力和特性，展现出类似人类的思维和智能。
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泛化性：大模型通过在大规模数据进行训练，具备强大的泛化能力以适应不同的应用场景，能够在各种任务上表现出色。
三、AI大模型面临挑战与相关解决方案
大模型在技术端仍面临高质量数据缺失，算力压力大与算法优化等挑战，硬件以及算法框架设计优化与数据资源整合监管将是缓解技术端难题的主要方法。应用端，推动大模型落地的关键在于行业专业知识的理解、行业标准与评测基准的完善与成本效益平衡分析。应用端与技术端难点与优化效果的双向反馈迭代是保证大模型在实际业务中成功应用和持续发展的重要因素。
推动大模型在各行业落地应用的关键是解决应用端的行业标准统一与成本效益平衡，在应用端理解行业需求，在技术端优化算法算力并把控数据质量，双向反馈优化以保证大模型在实际业务中的成功应用和长期效益。
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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