Part.1

什么是生成式AI？

**“所有产品都值得用大模型重做一次。”**是近几年在AI圈子非常火爆的观点。

当大家都在热议大模型和生成式AI时，怎么让这些炫酷的技术快速落地，真正帮到商业和社会，成了个大难题。不过，AWS已经把大模型和生成式AI的门槛大大降低了。

什么是生成式AI?

生成式AI是一种利用机器学习技术（特别是深度学习）来创造新的、原创内容的通用技术。它能够基于从大量数据中学习到的模式和规则，利用大型语言模型（LLM）和基础模型（FM）来生成文本、图片、声音、视频、代码、网页等多种形式的内容。

（生成式 AI 项目生命周期框架）

目前已有多种类型的多模态生成式AI任务，比如：

· 文本摘要

生成一段较短的文本，同时保留主要思路。通常在客户支持中使用摘要功能，以快速地概述客户与客服代表之间的互动。

· 重写

修改文本措辞以适应不同的受众、正式程度或语气。

· 信息提取

从文档中提取诸如姓名、地址、事件、数据或数字等信息。

· 问答**（Question Answering，QA）和视觉问答（Visual Question Answering，VQA）**

直接针对一组文档、图像、视频或音频提出问题。

· 有害内容检测

作为问答任务的扩展，你可以询问生成式模型一组文本、图像、视频或音频中是否包含有害内容。

· 分类和内容审查

为给定的内容（如文档、图像、视频或音频剪辑）分配一个类别。

· 对话式界面

通过提供类似聊天界面的方式处理多轮对话，以完成相应任务。

· 翻译

语言翻译是生成式AI最早的用例之一。

· 源代码生成

根据自然语言代码注释或者手绘草图生成源代码。

· 推理

通过问题推理来发现潜在的新解决方案、权衡或隐藏的细节。

· 掩蔽个人身份识别信息

可以使用生成式模型从给定的文本语料库中掩蔽个人身份识别信息。对于许多需要处理敏感数据并希望从工作流中删除PII数据的用例，这非常有用。

· 个性化营销和广告

根据用户个人资料特征生成个性化的产品描述、视频或广告。

在这些生成式AI的用例和任务中，模型创建的内容已接近于人类对语言的理解，这确实令人惊叹。这是由Transformer 的神经网络架构来实现的。

那AWS是如何实现生成式AI落地的最后一公里的？

AWS，即Amazon Web Services的简称，是Amazon公司提供的云计算平台，它致力于提供企业级的安全性和隐私性，同时提供工具和基础设施来构建和扩展生成式AI应用程序。

（支持生成式AI的AWS服务和对应功能）

我们通常从模型中心开始生成式AI项目，比如在本书中，我们将用到模型中心里Hugging Face Model Hub 和Amazon SageMaker JumpStart的资源来探索Meta的Llama 2、TII的Falcon和Google的FLAN-T5等基础模型。

不过，生成式AI应用程序的构建不仅限于生成模型本身。为了创建一个既可靠又可扩展，同时确保安全性的应用程序，并且最终能够交付给用户或其他系统作为服务，需要多个组件的密切协作和整合。而AWS便能帮你完美地组合起来，它不仅提供像Amazon CodeWhisperer这样的打包生成式AI服务，更提供了构建端到端生成式AI应用程序所需的广泛服务。

（AWS提供了构建端到端生成式AI应用程序所需的广泛服务）

提高选择的灵活性、企业级的安全和治理能力、先进的生成式AI能力、通过全托管的服务降低运营成本，以及持续创新的能力。这些都是我们选择AWS来构建生成式AI项目的重要原因。

Part.2

为什么选择这本书学习大模型？

如果你是程序员，对O’Reilly动物书就不会陌生，这本书延续了O’Reilly动物书的风格，封面上是一只可爱的嘲鸫鸟。O’Reilly出版社40多年来专注于前沿技术，帮助专业人士掌握最佳实践，引领科技创新。

这本书美亚4.6星，口碑保证！

三位AWS生成式AI专家编写，深入浅出，引领大模型学习。

Chris Fregly

AWS生成式AI首席解决方案架构师，也是O’Reilly图书Data Science on AWS的合著者。

Antje Barth

AWS生成式Al首席开发倡导者，也是O’Reilly图书Data Science on AWS的合著者。

Shelbee Eigenbrode

AWS生成式AI首席解决方案架构师，她在各个技术领域拥有超过35项专利。

这样一本符合时代需求的好书自然而然地得到了AWS、Meta、Snowflake、Lepton AI、CSDN、百川智能等科技巨头的大佬和行业专家的联袂推荐。

Part.3

这本书可以帮你学习什么？

理论

在本书中，你将先探索生成式AI的概念及其在产品和服务中的应用潜力，了解生成式AI项目的完整生命周期。接着学习提示工程、小样本上下文学习、生成式模型预训练、领域自适应、模型评估、参数高效微调（Parameter Efficient Fine-Tuning，PEFT）和基于人类反馈的强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）等主题。

实践

翻开这本书，你将了解当今产业界和学术界常用的生成式AI用例和任务。

首先，你将和作者一同探讨多种模型类型，如大语言模型和多模态模型，并了解通过提示工程和上下文学习来优化这些模型的实际技巧。了解如何构建这些前沿的生成式模型，获得实践经验后，你可以选择是重用现有的生成式模型还是从头开始构建一个新模型。然后，你将学习如何把这些生成式模型适配到特定领域的数据集、任务和用例中，以支持商业应用。

你想要学习的LORA、RLHF、LangChain和ReAct等关键的生成式AI技术，在本书中都能找到。如何利用LoRA技术对模型进行微调？如何通过RLHF使模型与人类价值观对齐？如何利用LangChain和ReAct等开发agent？此类技术的详细解析和实际应用案例应有尽有。

本书还附赠丰富代码示例，助你快速上手生成式AI关键技术！

（本书配套代码：https://github.com/generative-ai-on-aws ）

最后，你将学会利用Amazon Bedrock构建基于生成式AI的应用程序。

简而言之，这本书从原理到实践，深入剖析了生成式AI的核心要点与开发难点！

它不仅为初学者提供了一条清晰的学习路线，帮助他们全面理解这个技术领域的深度和广度，同时也为那些想要在AWS上打造强大、灵活的生成式AI应用的专业人士，提供了深入的行业洞察和具体的操作指南。

有了这本书，你将从AI应用开发的小白，变身为精通训练、调优和开发等高级技巧的高手。对于刚入行的AI工程师、产品经理、营销人员或商业领袖而言，这本书绝对是你的得力助手！

​最后

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，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大模型的学习中的很多困惑。

我整理出这套 AI 大模型突围资料包：

• ✅AI大模型学习路线图
• ✅Agent行业报告
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为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型？

人工智能技术的爆发式增长，正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议，到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦，再到招聘会上排起的长队，AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。

智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200% ，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。

AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。

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资料包有什么？

①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥

包含提示词工程、RAG、Agent等技术点

② AI大模型学习路线图（还有视频解说）

全过程AI大模型学习路线

③学习电子书籍和技术文档

市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的

④各大厂大模型面试题目详解

⑤ 这些资料真的有用吗?

这份资料由我和鲁为民博士共同整理，鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利，同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。

所有的视频教程由智泊AI老师录制，且资料与智泊AI共享，相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌，通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌，构建起"前沿课程+智能实训+精准就业"的高效培养体系。

课堂上不光教理论，还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作，把课本知识变成真本事‌！

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