AI大模型从前年11月开始到现如今，非常火热，无论大厂还是创业新星都在为AI的落地搭建产品架构，并迅速跟进落地铺量，随着业务扩建，市面上也涌现出大量的大模型产品岗位。对于目前在看机会的如果想要入AI坑的话，产品经理要开始做哪些方面的准备工作呢？

一、市场摸底调研：市面主要提供AI服务都有哪些大类？

选择AI大模型的岗位本身也是在做职业的规划过程，对线上已有的公司提供的能力进行摸底调研有助于找准自己的兴趣点，并基于后续规划选择最为契合的岗位方向。按照产品服务的类型，市面上AI提供的品类主要有

对话生成式：基于深度学习模型，如循环神经网络（RNN）或变种，如长短时记忆网络（LSTM）和注意力机制。这些模型通过学习大量的对话数据，可以捕捉到语言的上下文和语义信息，并生成符合语法和语义规则的自然语言回复。这类产品在市面上比较多也相对成熟，比如大家熟知的openai、文心一言、glow等。

AI绘图：利用人工智能技术进行绘图和创作的过程。通过训练深度学习模型，计算机可以学习并模仿艺术家的绘画风格、创作技巧和审美特点，从而生成具有艺术性的图像和绘画作品。在应用这套技术的，比如抖音产品的特效、百度文心一言绘图功能。

虚拟助手和智能客服：利用自然语言处理和对话生成技术，可以与用户进行语音或文本交互，提供信息查询、任务执行、问题解答等服务。这类产品通常服务于2B比较多，日常在美团app里面的小美智能满足用户非结构化的找店需求。

陪伴类的产品市面上会有一些根据人脸做面向分析，也有一些心理咨询行业在用的咨询感情陪伴类产品，底层都是基于用户在数据中的表现去匹配相应的情感支持。

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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

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二、这么多品类AI产品，它们底层逻辑是如何实现的？

市面上已有的大模型产品主要依赖底层的基础模型处理数据能力。从最底层到实际应用层，数据方向从基础数据的“非”智能转向有意图的“智能”。

1. 基层模型能力

按产品所需能力建设所需的自研数据，这里面可能包括特定的图像表达、语音表达、视频表达、情绪感知等多种类型的数据服务能力。

其次是基于战略合作的特色数据源，本图中给出的数据合作产品ChatGLM-6B是开源的双语对话模型，含 62 亿参数，可处理对话聊天、智能问答等多种自然语言任务，支持在单张消费级显卡上推理使用，提供服务方是面向企业的2B类公司。

开放接口，众所周知，来自OpenAI跟微软Azure提供的智能化语义理解与智能办公的数据处理能力。

开源模型主要分为NLP工具包、元学习开源库等资源信息，按照产品本身的的需求能力可以自己接入。

再往上走就是基于目标服务的能力如何保证数据的高效调用，一般会从部署能力、推理优化、量化压缩几个象限去建构调用的资源，实现减少存储数据的压力，提升查询速度，缩短问题被解答的思考时间，建构自适应学习能力提高问题解答满意度等目标。

最外层的输出，就是基于上述数据的安全合规，一般分为两个视角，数据使用的安全监控能力、内容存储的合规合法能力。关于数据隐私方面的内容未来会基于特定场景再做详述。

2. 应用框架层

顾名思义，为了满足应用层的调取高效实现转换、理解、查询、调用、输出的架构层。

通过上述架构图也可以看出，工具管理主要满足服务模型、Prompt、存储、知识图谱等模块的存放跟使用；

配置组合用于处理多个模型或组件组合在一起来实现更高级的功能。这种组合可以是串行的，即一个模型的输出作为下一个模型的输入；也可以是并行的，即多个模型同时处理不同的输入数据。通过组合不同的模型或组件，可以实现更复杂的功能，例如语音识别和语义理解的组合、图像分类和目标检测的组合等。组合可以根据具体的需求和场景进行灵活的设计和调整，以实现更好的性能和效果。

编排决策用来满足完成复杂任务的执行。例如，一个语音识别应用可能需要包括语音前端处理、语音识别模型、语义理解模型等多个组件。在这种情况下，编排就是将这些组件按照一定的顺序和逻辑连接起来，以实现整体的功能。除了内容体裁的读取，编排还涉及到模型的调用顺序、输入输出的传递、数据的处理和转换等。它需要考虑到各个组件之间的依赖关系、数据流的管理、错误处理等方面的问题。

编排技术在AI基层模型能力中起着重要的作用，它可以帮助开发者更好地组织和管理复杂的模型和组件，实现更高效、更灵活的AI应用。同时，编排也可以提供更好的可扩展性和可维护性，使得AI模型能力在不同场景和需求下更加灵活和适应。

以上的干货信息，对于想要入行的PM来说面试基本上已经足够。

3. 产品应用层

这里主要就是市面上大家所关注到的各类产品，具体产品在此不详细赘述。单独拎出来是希望大家可以结合自己日常熟悉工作的视角来判断各类产品视角下，我们的优势跟可以切入的领域。

比如，目前在做客服平台，如何才能结合大模型提升整体的客服满意度？如果在做销售管理，如何利用好大模型更好的经营本地销售业务，这些问题想明白有助于投递大模型相关岗位中有的放矢，把完整的链路思考全面。

三、如何赢得市场增长跟变现思路

回应这个问题本质是对变现模式的回应，在这里抛砖引玉举两个例子。

1. 自媒体从业人员

建议从使用好AI产品，抓住AI生成产品能力的优势来落地，学习使用AI生成“显眼包”的话题，借用AI美化宣传文案，甚至可以使用AI润色图文，使用AI能力管理好社群消息分析运营思路。

借用AI能力打磨账号自身的流量，获得一定影响力，持续创造营收。

2. 小企业如果已经有了相对成熟的体量且用户相似度较高，且不希望只做广告

1. 付费订阅类产品：围绕目标群体，提供需要的资讯、动态、八卦等信息，整合输出高质量的内容社区，提供付费价值，收取订阅费用。对当前社会形势严峻的就业择业等问题提供信息资讯服务，向用户收取费用。
2. 数据销售和用户调研：借助大模型能力通过收集、分析和销售用户数据，为企业提供市场调研和用户洞察。
3. 借助AI能力，挖掘线上用户特征，输出用户本身所需的自我认知、潜能输出等的产品，实现平台变现通道。

如何系统的去学习大模型LLM ？

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一、全套AGI大模型学习路线

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二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。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。

三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

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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