核心内容摘要
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大模型已成为职场必备技能不会使用可能被淘汰。
仅会基础操作不够需掌握Prompt工程和微调技术才能拉开职场差距。
大模型行业需求爆发掌握相关技术可获得高薪机会。
互联网行业高薪源于新技术爆发与供应不足的供需关系。
本文提供系统学习路线和资源适合零基础入门者帮助理解大模型底层原理并掌握实际应用能力。
文章目录前言0 prompt engineer1 学习大模型的重要性底层逻辑啥叫用的好2 大模型的潜力与微调3 大模型的应用需求对内对外智能NPC4 互联网行业技术发展与工资待遇5 大模型训练经验与高薪offer6 为啥通过本套专栏学习大模型7 学习方法及收获学习方法收获8 适合人群零基础入门AI大模型
全套AGI大模型学习路线
640套AI大模型报告合集
AI大模型经典PDF籍
AI大模型商业化落地方案学习计划资料领取前言0 prompt engineer就是prompt工程师它的底层透视。
1 学习大模型的重要性底层逻辑人工智能大潮已来不加入就可能被淘汰。
就好像现在职场里谁不会用PPT和excel一样基本上你见不到。
你问任何一个人问他会不会用PPT他都会说会用只是说好还是不好。
你除非说这个岗位跟电脑完全无关。
但凡说能用上电脑的基本上都会用excel和PPT你不会用的基本上都被淘汰了逻辑一样。
人工智能虽有一些应用场景好像跟普通人没关。
如智能驾驶人脸识别好像跟普通人关系不太大我们都是被动使用。
但现在这大模型跟我们每个人都有关它是一个强大提升工作效率工具。
你不会用将来就好像跟PPT和excel一样你就会慢慢的被职场淘汰。
会用就行好像我们会用大模型好像很简单对吧无论是文心还是通义千问还是ChatGPT用起来很简单就是聊天不就OK但其实不够因为我们用它不只是当搜索引擎用它是为提升工作效率所以还要用的好。
啥叫用的好如写文章PPT写excel可让他给你进行优化。
甚至codding也可让大模型帮你写。
当然说让它完全替代你的代码不可能但是你可以用它给你写一些框架性东西或具体的一个小问题可直接让他写然后拿过来你试下好不好用甚至有bug也可以让他改一下。
这样其实还是大幅度提升工作效率最终跟PPT和excel依然逻辑类似。
2 大模型的潜力与微调大模型是人工智能代表潜力与使用方式有关。
使用好大模型可提高效率让人获得更好的待遇和更多机会。
然而大模型潜力要通过微调挖掘以适应不同场景和需求。
大模型出现引发行业需求爆发尤其随ChatGPT到来其问答能力超过临界值行业需求将逐渐增加。
你发现PPT和excel用的好的PPT一看就惊艳excel用的特别熟练你这个数据分析用的非常的到位你的待遇会远远高于那些用的不好的。
大模型也一样用好你可几倍于原来效率用不好你可能跟原来没什么区别差距非常明显有人就可一人干两人活那待遇肯定远高于能保持原效率的人。
大模型底层逻辑用的不好要么没挖掘出大模型潜力你只是让他答一些普通问题要么就是你这个prompt写的不好他就开始胡乱回答或你问的问题范围不好他就开始胡乱回答这都是用的不好的一些标志但最终你用的好。
假设你已通过各种尝试磨练或技巧学习把某模型潜力发挥到极致。
如文心一言最终能解决所有问题吗也不行就比如大模型不会回答关于你公司内部信息问题因为他不知道他没训练过。
当然现在通过知识库可部分解决这个问题但知识库不是万能最终他一定会有场景需要训练。
比如说你想调整他回答的语气让他活泼点或更官方点或让他的回答的更有一些个人特色。
这种场景的大模型因为它没有训练这种内容所以它不可能满足你的需求。
你一定要对它进行训练至少微调。
所以
总结下大模型是一个非常强大的一个工具他作为人工智能代表AIGC已来到普通人接受范围内。
这时不仅要会用还要用好甚至会微调才能拉开跟其他职场人员的差距。
这样我们的待遇才能更丰厚工作机会更多。
你要学习到第二点就是行业需求爆发了就是基点以来。
自从大模型出现它的问答能力突破了一个临界值就好像都有一个值。
以前的模型都在临界值下徘徊导致很难商用只能在学术界兜转。
直到ChatGPT才迈过这阀值就是我们能接受的门槛错误已经少到一定界限。
这种我们会发现他已经可以用了问什么问题都能回答上来这就是基点。
这就导致行业需求其实是慢慢会爆发起来的它应对哪些场景呢3 大模型的应用需求大模型在公司内部问题解决、产品解答、智能聊天和游戏NPC等方面的应用需求。
大模型的使用可以提高效率、流畅度和人机交互体验。
随着需求的增加相关工程师的需求也会提升。
对内像OAERPCRM等这些问题。
平时都是是文档来文档去比如说里面OA公司的制度都是文档某人对某制度疑惑要么问HR或行政整体效率低。
未来这些知识其实全部都可接到一个大模型之后让一个模型加一个知识库效率大大提高。
对外也有类似客服解答产品的这种需求。
每个公司都有自己的一些产品有些产品边界、产品参数还有一些应对各种情况的服务之类的都要解答客户问题。
现在解决方法一般先建一个官方网站里面介绍产品然后后面再对接一个真人客服当然也会加一些智能客服内容但总体效果不如未来使用大模型加知识库然后还有智能聊天这是最底层需求。
但现在人越来越忙尤其老年人他们没人聊天。
这需求其实非常大但一直没有被满足。
但总之现在大模型出现之后让问题看见曙光。
智能NPC如游戏里面的NPC都是写死的都是给你一个逻辑控制遇到啥场景他做啥回答完全写死所以感觉刻板。
如将来游戏NPC也接入大模型让他对话更流畅更像一个人。
但这个游戏里面单纯的找各种不同人对话是不是感觉也很有意思这就是游戏里需求也非常大。
尤其未来元宇宙如果出现vr、ar都结合上之后再加大模型这里面的需求场景几乎无限大。
行业需求爆发是不是可能让从事相关工作的工程师的待遇进行提升肯定的不过个案不能代替全部。
如果说按一个行业它总体待遇是由供需关系和创造价值量决定的。
但是总体上它的需求产生了爆炸性提升。
但总体上互联网其实就是一个这样一层一层往上叠代爆发的过程。
4 互联网行业技术发展与工资待遇互联网行业工资待遇高的原因是因为需求突然爆发供应不足互联网是编辑成本低的行业创造的价值量与用户量成正比但成本不成正比技术的发展也是一层一层往上叠代的学习最顶层的技术才能拿到高薪。
互联网刚出你会个HTML简单JS工资可能就拿非常高。
当时根本无法想象的。
90年代当时美国互联网泡沫你就是会一个HTML这么简单的一个东西就可以拿很高的年薪。
就是因为这个需求突然爆发了但供应提不上来没那么多人会所以工资待遇高。
而且互联网又是一个编辑成本很低的一个行业。
就是你只要做出一个东西可以给全球每一个人看你这个成本还是原来的成本不会增加太多。
这就是为什么互联网行业的待遇容易比较高这就是创造的价值量跟你的用户量成正比但是你的用户量跟你的成本却不成正比。
你一个用户成本跟100万个用户的成本其实差不了许多差的可能你就是服务器成本但是你主要的研发成本差不多剩下主要是供需关系。
最开始HML假设在这位置然后就是ASP、PHP语言刚出来的一些动态页面会这些语言你就高薪。
再往后安卓出来智能手机IOS之前可能还有javajava是在这位置后然后IOS和安卓它是一层一层往上开发然后到算法现在到了大模型。
你现在再学习下面的东西如HTMLPHP
java。
在现在这个位置学习他你不可能高薪因为它已是基础设施。
就好像你开发应用一样你现在去开发操作系统你除非说国产替代正常来讲微软和苹果已把操作系统完全占领你不可能再打开空间。
再往上可能微信QQ之类的你再开发一个类似的也不可能打败它。
跟这个技术的原理是类似的技术也是一层一层往上叠代。
你现在这个角度去学习更底层东西。
不是说完全没必要学如果说你有时间可学习这样知识体系更完整。
但仅靠下面知识找工作高薪不易。
你只有拿最顶层技术可能高薪。
5 大模型训练经验与高薪offer前段时间有个大模型训练的拿到200万年薪。
工作经验只有六年。
他为什么那么高offer大模型经验他比较多大模型其实是GPT3出来后CP3出来到现在大概也就三年。
算上GBTR大概四年他在阿里就有四年大模型训练经验很难得。
模型本身其实现在工作需求已比较大。
如果说它下面游戏NPC有了一个突破然后你又比较熟悉这方向会的人又比较少。
这时你立马就可跳槽拿高薪。
6 为啥通过本套专栏学习大模型这套专栏是围绕大模型就围绕ChatGPT进行组织的。
首先基于ChatGPT的历史发展开始讲解前后左右前就是它的历史后讲大模型延伸。
高效微调训练也会讲但是我们完整的这个175B的ChatGPT训练不动。
所以用了高效微调训练了一个6B的模型及launch基于long ten结合一个稍微小一点的语言模型6B的进行一些应用的开发这是后面左右就是用到了强化学习在ChatGPT训练的时候用到了强化学习。
展开讲了避免你产生一些知识盲区。
不像有的说讲这个ChatGPT直接把NLP1大套底层的知识都搬给你这些也不是没有用。
但是就对你这个主题稍微有点偏会导致你如果说这个东西肯的时间太长会让你兴趣丧失不太利于你学习。
这个知识用到的知识我都给你讲了也不会显得过于单薄。
现在关于大模型或ChatGPT专栏主要还是一些帖子或简单专栏。
它对它的GPT依赖的一些知识如transformer、历史还有强化学习都不太多。
这就需要你有比较多的基础知识才能看那些课。
我这课相对降低你对基础知识要求。
讲课的时候也包含了一些底层的思考你也可以认为是一些类比能让你更好的理解这些模型到底是在干什么。
7 学习方法及收获现在训练专栏都不系统因为ChatGPT是新兴事物22年8月才出现然后11月才火起来至今不满2年。
要么它就是基于传统的NOP专栏然后再单独开一张介绍一下全程PPT。
学习方法不只是学习本专栏方法其实学习所有人工智能你都可以用这套方法就是关于数学公式推导。
人工智能有大量数学公式推导是人工智能专栏最大难点但你数学不好又想学课咋办建议先跳过先扫两眼公式感觉看懂就看看。
看不懂跳过把公式推倒当成黑盒只记结论及逻辑。
但建议你有能力感觉数学还可还是把公式啃完当然了大部分应用开发工程师不需要。
收获学习到ChatGPT等大模型训练原理即底层原理如何训练然后掌握多种NLP逻辑因为fort它是为了解决下游NLP任务的如文本分类N12阅读理解。
所以本套专栏其实都会在介绍port时候介绍一些逻辑。
用它们解决下游任务也比较简单在代码实践上也进行了一个样例的操作可上手解决实际问题。
你就拿一个人家训练好的波尔模型拿过来然后在下游进行或者分类或者说NE2去接一下不同的下游处理就可以直接上手处理不同的任务或者一般还是需要微调的所以你再训练一下就可以解决实际问题了。
然后理解bert和GPT的模型异同实际上是bert系列和GPT系列他们的模型的差异。
然后学会高效调参技巧如peft和 Langchain。
简单理解就是你的显存不够时还能把这个大模型训起来。
如6B13B都可训起来。
最后就学会用浪琴加上不同大模型。
如千问模型再加一个知识库向量数据库如face搭建一个自己的智能助手这是收获。
8 适合人群想从零开始学习chat GP的人群。
基础不多想学没关系数学基础不是那么的优秀也可学。
可把数学公式推导先跳过。
后面对数学有兴趣把这基础补补再来看也OK想理解大模型底层原理以便更好使用大模型。
如为什么大模型避免不了幻觉就是说它避免不了胡乱回答。
你只有理解底层原理才知为什么你才能尽量的有指导性去回避让他乱答。
想自行训练和搭建大模型服务的人群。
要么就是外包你给别公司去搭建。
要么就是你在公司里其他人都不会又不想花很多钱去买外包服务。
但自己学一下给自己公司搭一个大模型的服务地图储备这个其实还看目的。
如只是想学会它底层原理然后去更好使用这些模型那懂点点python、linux就可。
对技术依赖不多。
但如果说你想训练场你想玩的更彻底那我的建议还是要有一些数学基础有一些人工智能基础。
如何系统的学习大模型 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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大模型 AI 学习和面试资料1️⃣ 提示词工程把ChatGPT从玩具变成生产工具2️⃣ RAG系统让大模型精准输出行业知识3️⃣ 智能体开发用AutoGPT打造24小时数字员工熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你✔️ 大厂内部LLM落地手册含58个真实案例✔️ 提示词设计模板库覆盖12大应用场景✔️ 私藏学习路径图0基础到项目实战仅需90天第一阶段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。
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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
% 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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