大模型的出现，让行内和行外大多数人都感到非常焦虑。

行外很多人想了解却感到无从下手，行内很多人苦于没有硬件条件无法尝试。想转大模型方向，相关的招聘虽然层出不穷，但一般都要求有大模型经验。而更多的人，则一直处于观望之中，感觉自己只能每天看看各种自媒体，以及在聊天时的各种口嗨，难以躬身入局。

但也有不少人对其表示怀疑，巨大的算力成本和模糊的落地场景是其发展的阻碍。大家更容易将其和元宇宙等概念联系起来，视为泡沫。但技术的变革和炒作不一样，不是用Gartner曲线能度量出来的，养活一堆炒股人、自媒体只是变革附带的效应。即使人工智能的发展经历三起三落，也没有什么能阻挡历史的进程。

隔行如隔山，实际上，大模型不是泡沫，而是像深度学习本身一样，是AI的一种新技术领域。在ChatGPT家喻户晓之前，大模型已经在学术界火了两三年了。

对于NLP算法工程师来说，不是要不要转方向的问题，而是必须要跟进。就像从n-gram统计语言模型到基于RNN的神经语言模型，再到Bert等预训练语言模型一样，现在再到大语言模型，这一路的演进都是作为NLP算法工程师必须了解的。

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。

其实所谓的新的增长点，不局限于大模型本身，而是大模型是趋势，其中有无数新的增长点。如果你是技术人员，要考虑的是具体深入演进哪个子领域，写上层模型代码还是cuda编程，做预训练还是微调。可以结合当前业务场景和自身的成长需求，来选择合适的技术栈。入门之后，会有更多更细的选择，像选用哪种深度学习库，用什么框架来适配新的显卡，都是需要用长远的眼光来认真衡量的。

大模型深刻将影响AI未来的发展，算法工程师之外的其他互联网人，也都应当充分思考与其的关联。如果你是互联网创业者或者产品经理，需要考虑能将大模型具体应用到什么行业什么场景；如果你是开发人员，要考虑如何更好地将大模型结合到App中，而不只是简单地提供调模型的接口。如果你是运营，要考虑如何更好地建立用户对大模型的认知。对于非互联网人，也应该积极去拥抱变化，体验新技术带来的魅力，跟上时代的发展。

如果实在没法赶上风口，也不要紧，毕竟任何行业都存在周期性。最重要的是，进入一个行业之后，就尽量去接触这个行业的最高标准，不断沉淀积累。不能风口来了，却没有能力抓住。

但也不能完全被行业标准所禁锢，这会让一个人的理解力和判断力变得狭隘。要时刻保持开放的头脑，能跳出行业看问题。平时要多思考，多了解工作以外的事情，看清数字变化背后的本质。

每个人的情况不同，要提高判断力，在无数诱惑下更加专注，不断扪心自问对自己来说什么事情是有价值、有意义的。我们不必做所有的事情，只需要做有意义的事情。

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如何系统的去学习大模型LLM ？

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三、AI大模型经典PDF籍

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四、AI大模型商业化落地方案

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
• 内容：
  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
    - L1.4.1 知识大模型
    - L1.4.2 生产大模型
    - L1.4.3 模型工程方法论
    - L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
• 内容：
  • L2.1 API接口
    - L2.1.1 OpenAI API接口
    - L2.1.2 Python接口接入
    - L2.1.3 BOT工具类框架
    - L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
    - L2.2.1 什么是Prompt
    - L2.2.2 Prompt框架应用现状
    - L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
    - L2.2.4 Prompt框架与Thought
    - L2.2.5 Prompt框架与提示词
  • L2.3 流水线工程
    - L2.3.1 流水线工程的概念
    - L2.3.2 流水线工程的优点
    - L2.3.3 流水线工程的应用
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
• 内容：
  • L3.1 Agent模型框架
    - L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
    - L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
    - L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
  • L3.2 MetaGPT
    - L3.2.1 MetaGPT的基本概念
    - L3.2.2 MetaGPT的工作原理
    - L3.2.3 MetaGPT的应用场景
  • L3.3 ChatGLM
    - L3.3.1 ChatGLM的特点
    - L3.3.2 ChatGLM的开发环境
    - L3.3.3 ChatGLM的使用示例
  • L3.4 LLAMA
    - L3.4.1 LLAMA的特点
    - L3.4.2 LLAMA的开发环境
    - L3.4.3 LLAMA的使用示例
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
• 内容：
  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

学习计划：

• 阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。
• 阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。
• 阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
• 阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。

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