“ 大模型的技术生态本质上就是围绕着大模型这个“人”转的。”

大家在学习大模型应用开发时会发现有很多种不同的技术方向和框架，而且不同的技术有其使用的业务场景，因此可能就有部分人认为，不同大模型应用技术之间是无关的。

但事实上，从技术的角度出发，技术只是一种工具，而很多业务场景可能需要同时结合多种不同的技术才能满足复杂的业务需求。

只不过技术生态经过这么多年的发展，已经形成了一套完善的架构机制，对我们使用者来说入口都是统一的，但其背后的技术实现却是复杂的，并且是可以更换的，但最终对我们用户来说都是无感的。

大模型应用的技术生态

既然是大模型应用，那么其当然是以大模型为核心技术的应用，所以任何与大模型相关的技术栈的核心都是以大模型为主。

大模型作为目前为止人工智能技术的代表，其核心就是让大模型具备人的能力，思考和行动的能力；但受限于目前的技术能力，因此大模型还不具备作为“人”的能力。

但我们依然可以使用大模型来解决一些问题，提升工作效率。

而人的能力并不是天生的，而是通过后天学习得来的，因此大模型也需要经过预训练才能获取需要的知识。

而人之所以能成为人，原因就在于其具备强大的独立思考能力和动手能力——使用工具的能力。

所以，我们对模型的期望也是如此，想让模型具备强大的思考和动手能力；因此这就产生了大模型的几个主要应用场景：

自然语言的理解能力

创作能力

使用工具的能力

但由于大模型本身没有物理实体，因此我们需要给大模型装上手和脚；这就使得大模型具备了使用工具的能力——Agent智能体。

事实上大模型的核心能力还在于其理解和生成能力的结合；不论是自然语言理解，还是创作，以及使用工具；本质上来说都是大模型理解和生成能力的体现。

首先，大模型肯定需要具备自然语言理解的能力，否则它都不知道自己要干啥；其次，创作能力是在其理解能力的基础之上，通过模仿其它的作品，根据用户的需求，生成相对应的作品；所以其本质上还是理解和生成的能力。

而关于智能体的理解就更简单了，比如说我们出门要开车，吃饭要用碗，拍照要用相机；同样，大模型要想完成一些任务也需要这些工具才行。

但是有一点我们要理解的是，大模型并不负责工具的具体执行，大模型的作用只是根据工具列表选择一个合适的工具，并给工具提供必要的参数；所以，所谓的智能体，其实就是把大模型变成了一个程序员，它能够理解业务需求，然后完成编码，但代码的执行是由计算机而不是程序员负责的。

所以说理解大模型的应用技术原理并不复杂，甚至可以说是很简单，只需要从人的角度去理解就可以了；但大模型的执行过程却非常的复杂，并且是极度的不稳定，而这就是我们做好强大的容错处理，否则大模型应用就会随时会成为一颗定时炸弹。

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。

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第一阶段（10天）：初阶应用

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• 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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