本文系统介绍了主流大模型的分类与特点，详细解析了大模型的八大应用任务类型及其训练方法，对比了大模型与智能体的三大核心差异。文章通过实际业务场景案例展示了大模型的应用价值，并提供了完整的大模型学习路线图和资源，帮助读者从理论到实践全面掌握大模型技术，适合程序员和AI爱好者系统学习。

---

一、了解主流大模型

在讨论大模型的任务类型之前，我想先带大家了解一下主流的大语言模型。不论你认识其中的几个，或者用过其中的几个，至少在输入这部分知识之后再来了解大模型的任务，可以为你的实践建立理论联系。

如下图所示，我将大模型按照擅长的领域、支持的模态以及开源情况进行了分类：

针对每一个大模型我也进行几个维度的详细分析（有些数据没有获取到）：

二、大模型的应用有哪些？

下面，我将大模型的任务列了一张表，将每个任务与其应用场景、训练过程以及关键技术进行一一对应，目的是为了让大家能够一目了然地知道大模型的应用层与技术层的关系。

从表中可以看出，大模型的任务包含：文本生成、文本分类、问答系统、摘要生成、机器翻译、代码生成、对话系统、信息抽取。

以故事创作这个应用场景为例，想要让大模型具备这样的能力，则需要经过预训练和指令调优。预训练，正如上篇文章提到的，只是让大语言模型理解了用户的语言，但是进行故事创作，并不仅仅是”会说话“就能做到的。

可以想象一下，我们每个人都能正常用语言跟大家交流，但是每个人都会写小说吗？

写作是一项能力，需要独立训练。对于大语言模型而言，指令调优就是训练大模型具备文本创作能力的方法。

指令调优是模型微调的方法之一，我在上篇文章也提到过，具体的原理我会在后面的文章详细介绍。这里需要理解的是，针对故事创作的场景，指令调优后模型将具备怎样的能力呢？

这就要从故事创作这件事情本身进行分析。

首先，创作故事是不是要选一个主题？科幻主题、悬疑主题、穿越主题等。

然后，是否还要确定一下人物角色？主角、配角、性格、背景等。

接着，需要设计矛盾冲突，家庭矛盾、职场矛盾、国家矛盾等。

除了创作内容本身之外，是否还要确定文件格式，剧本、小说还是话剧？是否还要确定写作风格？模仿某个作家或者其他人。以及需遵循的文化背景或者社会规则等。

以上简单罗列的这些内容都是对大模型进行指令调优之后，大模型在创作故事的时候具备的能力。换句话说，只有具备这些能力的大模型才能帮用户创作出故事。

如果大家对智能体由了解的话，不知道这里会不会产生一个这样的疑问：”指令调优后的大模型跟智能体有什么区别呢？单从故事创作这件事情来看，似乎效果差不多。”

虽然我们现在还没有讲到智能体的环节，但是我可以先做这几点总结：

#01-缺乏规划能力

指令调优后的大模型知道一个故事需要有主题，需要有人物角色，需要有矛盾冲突，需要有故事背景等信息，它会按照这个要求来生成故事，它也会分章节来写故事。

问题是，它没有执行事情的框架。这将会导致，前后故事矛盾，章节划分混乱等。

智能体具备规划能力，它能够有条理地计划事件的执行步骤。同时，基于ReAct架构，智能体可以区分上下文之间的逻辑关系，避免矛盾。

#02-缺乏记忆能力

即便是经过调优后的大模型也是根据概率预测下一个要输出的文字。可能根据上下文，大模型可以知道故事里有哪些人，发生了哪些事。

问题是，当上下文超出承受范围，或者被极致压缩的时候，大模型会丢失很多信息，这会导致它”失忆“，有可能造成新的内容与前文矛盾等现象。

智能体有记忆能力，可以人为选择将一些重要信息或者全文信息作为记忆内容存储起来。那么基于这些记忆，无论生成多长的文章，都不会混淆关键的记忆内容。

#03-缺乏工具调用能力

大语言模型偏向于文字输出。当然现在这些模型都在向多模态的方向发展，但是都是基于需求生成图片或视频。

问题是，对于在文章里面配图的需求，目前大模型只能生成图片的描述信息，而无法直接生成图片。

智能体具备调用工具的能力，它可以在生成文章的同时调用各种生图工具，直接生成文章配图。

三、总结

通过这篇文章，我们对主流的一些大模型有了初步了解。进一步，我们了解了大模型的任务类型，知道了什么样的应用场景是基于什么样的模型任务完成的，也知道了训练模型具备这些任务能力的训练方法以及底层技术。

通过了解这些内容，我们可以结合自己的实际业务，从原理上思考大模型的业务落地应用场景。

例如，如果你的业务是一个写作助手，考虑到大模型有文本生成能力，可以在业务里加入大模型辅助写作的场景。

如果你的业务是一个简历助手，考虑到大模型有文本分类能力，可以让大模型根据具体的标签帮你筛选合适的候选简历。

如果你的业务是一个听书助手，考虑到大模型有摘要生成能力，可以让大模型帮你总结书中内容，快速概览全书。

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。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

为什么要学习大模型？

我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。

大模型入门到实战全套学习大礼包

1、大模型系统化学习路线

作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！

---

2、大模型学习书籍&文档

学习AI大模型离不开书籍文档，我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档（电子版），它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。

3、AI大模型最新行业报告

2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

4、大模型项目实战&配套源码

学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

5、大模型大厂面试真题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

适用人群

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。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】