“ 尽量不要去做模型的训练和微调，我们需要做的是学会使用它。”

大模型技术一直被认为是高大上的技术，特别是在模型设计与实现，训练与微调；甚至一些做大模型应用的小公司都会问你能不能独立部署和训练或微调DeepSeek模型。

虽然说从纯粹的技术角度来说，懂得模型的设计原理和基本算法，以及模型的训练和微调方式是一个加分项；但从公司的角度来看，特别是小公司想做模型的训练和微调，这绝对不会是一个好公司，而是一个很大的定时炸弹。

关于模型训练和微调

可能很多人都有一个错觉，所谓的训练和微调就是找点数据，简单处理一下，然后找一些开源或官方的脚本跑一下就觉训练和微调了；但事实上，真正的训练和微调远没有大家想象中的那么简单。

这也是为什么不建议小公司做模型训练和微调的原因。

首先，不同的模型由于设计原理，算法以及对算力的要求都不一样，因此不同的模型或者说同一个模型，在相似的条件下表现也不尽相同。

一个好的，合格的，能用的模型需要经过设计师和开发人员不断的努力，并需要配合大量的数据处理工作，以及可能多次失败的情况下，才能真正训练出一个能用且好用的模型。

否则，像chatGPT，DeepSeek这些知名厂商，也不至于很久才能推出一个模型；而且还只是更新的模型，而不是新的模型。

小公司重新训练或微调模型的风险点在哪里？

小公司做模型训练和微调最大的风险点有两个，一个是技术问题，一个是成本问题；真正想训练或微调出一个好用的模型，需要大量的数据，算力需求，并且需要对模型原理有一定深度的理解，这两者小公司都很难具备。

特别是，即使做好了万全的准备，不论是训练或微调都会有失败的可能，而失败的成本对小公司来说可能是无法接受的。

而即使没有失败，但模型可能也很难达到我们所需要的效果；再有就是，即使表面上看着好像达到了，但它在其它方面的能力可能又被弱化了，而这也可能会导致模型变得越来越笨。

最后还有一点就是，大模型技术目前正处于高速发展迭代的阶段，今天强大且好用的模型，明天可能就会被完全推到重来；所以，这就有可能出现，你辛辛苦苦花费大量人力物力财力训练或微调出来的模型，在还没有开始使用的情况下，就被时代给抛弃了。

这就像chatGPT刚发布时，很多人利用这个机会，开发了大量的套壳工具和产品；然后在chatGPT一次大的升级之后，这些套客工具全都没有用了。

所以，不论从哪个方面来说，小公司做模型训练和微调都是一件吃力不讨好的事情；除非，钱多了烧的。

我能理解小公司想做训练和微调的想法，但这确实不是一个很好的操作建议；他们所认为的训练和微调，就是找一些与业务相关的数据，丢给模型，然后模型就能达到他想要的效果，而这明显是不可能的。

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。

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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