一、人工智能發(fā)展簡(jiǎn)史

（1）人工智能與大模型

人工智能（Artificial Intelligence, AI）的發(fā)展歷程是一部人類(lèi)不斷探索智能奧秘的歷史。1956年，"人工智能"這一術(shù)語(yǔ)首次在達(dá)特茅斯會(huì)議上被提出，標(biāo)志著AI研究的正式啟動(dòng)。早期的AI研究主要集中在邏輯推理和專(zhuān)家系統(tǒng)上，但受限于計(jì)算能力的不足，未能實(shí)現(xiàn)廣泛的應(yīng)用。

20世紀(jì)末至21世紀(jì)初，隨著互聯(lián)網(wǎng)的興起和大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，人工智能迎來(lái)了新的發(fā)展機(jī)遇。機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）技術(shù)逐漸成為AI領(lǐng)域的核心，支持向量機(jī)、隨機(jī)森林等算法不斷涌現(xiàn)。特別是深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）的突破性進(jìn)展，推動(dòng)了人工智能進(jìn)入了一個(gè)全新的發(fā)展階段。

近年來(lái)，大模型（Large Language Model, LLM）的橫空出世，標(biāo)志著人工智能進(jìn)入了"大模型時(shí)代"。2018年，BERT和GPT系列模型的相繼發(fā)布，展示了Transformer架構(gòu)在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的巨大潛力。2020年后，以GPT-3、PaLM等為代表的千億參數(shù)模型不斷涌現(xiàn)，AI系統(tǒng)的理解能力和生成能力都達(dá)到了前所未有的高度。

• 萌芽期（1950-2005）

1956年：計(jì)算機(jī)專(zhuān)家約翰·麥卡錫（John McCarthy）首次提出“人工智能”概念，標(biāo)志著人工智能領(lǐng)域的正式誕生。

1980年：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的雛形誕生，這是傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的重要里程碑。

1998年：現(xiàn)代卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)LeNet-5誕生，推動(dòng)了機(jī)器學(xué)習(xí)從淺層模型向 深度學(xué)習(xí)模型的轉(zhuǎn)變，為后續(xù)深度學(xué)習(xí)框架的迭代及大模型發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。

• 沉淀期（2006-2019）

2013年：自然語(yǔ)言處理模型Word2Vec誕生，首次提出將單詞轉(zhuǎn)換為向量的“詞向量模型”，使計(jì)算機(jī)能夠更好地理解和處理文本數(shù)據(jù)。

2014年：生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）誕生，標(biāo)志著深度學(xué)習(xí)進(jìn)入生成模型研究的新階段。

2017年：Google提出了基于自注意力機(jī)制的Transformer架構(gòu)，這一架構(gòu)奠定了大模型預(yù)訓(xùn)練算法的基礎(chǔ)。

2018年：OpenAI基于Transformer架構(gòu)發(fā)布了GPT-1（Generative Pre-Trained Transformer），標(biāo)志著預(yù)訓(xùn)練大模型成為自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的主流。

2019年：OpenAI發(fā)布了GPT-2，進(jìn)一步提升了模型的性能和生成能力。

• 爆發(fā)期（2020-至今）

2020年：OpenAI推出了GPT-3，模型參數(shù)規(guī)模達(dá)到1750億，成為當(dāng)時(shí)最大的語(yǔ)言模型，并在零樣本學(xué)習(xí)任務(wù)上實(shí)現(xiàn)了巨大性能提升。

2022年11月：搭載GPT-3.5的ChatGPT發(fā)布，憑借逼真的自然語(yǔ)言交互和多場(chǎng)景內(nèi)容生成能力，迅速在全球范圍內(nèi)引起轟動(dòng)，使大模型的概念進(jìn)入大眾視野。

2023年3月：OpenAI發(fā)布了GPT-4，這是一個(gè)多模態(tài)大模型，能夠處理圖像和文本輸入，并生成文本，相比GPT-3具有更強(qiáng)的性能。

2023年12月：谷歌發(fā)布了Gemini大模型，能夠處理文本、圖像、音頻、視頻和代碼等多種類(lèi)型的信息。

2024年12月：DeepSeek發(fā)布，標(biāo)志著人工智能進(jìn)入“普惠”時(shí)代，進(jìn)一步推動(dòng)了大模型的普及和應(yīng)用。

（2） 人工智能與大模型的關(guān)系

人工智能包含了機(jī)器學(xué)習(xí)，機(jī)器學(xué)習(xí)包含了深度學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)可以采用不同的模型，其中一種模型是預(yù)訓(xùn)練模型，預(yù)訓(xùn) 練模型包含了預(yù)訓(xùn)練大模型（可以簡(jiǎn)稱(chēng)為“大模型”），預(yù)訓(xùn)練大模型包含了預(yù)訓(xùn)練大語(yǔ)言模型（可以簡(jiǎn)稱(chēng)為“大語(yǔ)言模 型”），預(yù)訓(xùn)練大語(yǔ)言模型的典型代表包括OpenAI的GPT和百度的文心ERNIE，ChatGPT是基于GPT開(kāi)發(fā)的大模型產(chǎn)品，文心一言是基于文心ERNIE開(kāi)發(fā)的大模型產(chǎn)品

二、大模型概念與技術(shù)

（1）大模型概念

大模型是指具有 billions（十億）甚至 trillions（萬(wàn)億）級(jí)別參數(shù)的深度學(xué)習(xí)模型。這類(lèi)模型通過(guò)海量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，能夠理解和生成人類(lèi)語(yǔ)言，展現(xiàn)出接近人類(lèi)的對(duì)話(huà)和推理能力。

通常說(shuō)的大模型的“大”的特點(diǎn)體現(xiàn)在：參數(shù)數(shù)量龐大、訓(xùn)練數(shù)據(jù)量大、計(jì)算資源需求高

從技術(shù)架構(gòu)來(lái)看，現(xiàn)代大模型的核心是Transformer神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這種架構(gòu)由編碼器（encoder）和解碼器（decoder）構(gòu)成，采用了"注意力機(jī)制"（Attention Mechanism），可以有效捕捉文本中的長(zhǎng)距離依賴(lài)關(guān)系。與傳統(tǒng)的RNN和LSTM相比，Transformer在處理序列數(shù)據(jù)時(shí)具有明顯優(yōu)勢(shì)。

訓(xùn)練大模型需要巨大的計(jì)算資源。以當(dāng)前最先進(jìn)的模型為例，其訓(xùn)練過(guò)程可能需要數(shù)百萬(wàn)張GPU顯卡的計(jì)算能力，并消耗巨量的存儲(chǔ)空間。這種"規(guī)模紅利"使得大模型在多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出了超越傳統(tǒng)算法的優(yōu)勢(shì)。

（2）大模型分類(lèi)

三、大模型應(yīng)用實(shí)踐

在自然語(yǔ)言處理（NLP）領(lǐng)域，大模型已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了突破性進(jìn)展。文本生成、機(jī)器翻譯、問(wèn)答系統(tǒng)等任務(wù)的效果都顯著提升。以ChatGPT為例，它不僅能夠回答復(fù)雜問(wèn)題，還能進(jìn)行多輪對(duì)話(huà)，在教育、客服等領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力。

生成式人工智能的崛起為創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)帶來(lái)了革命性的變化。AI繪畫(huà)工具如DALL-E和MidJourney，可以根據(jù)用戶(hù)提供的文本描述生成高質(zhì)量圖像；AI音樂(lè)生成系統(tǒng)能夠創(chuàng)作旋律優(yōu)美的音樂(lè)作品；AI寫(xiě)作助手則可以幫助寫(xiě)作者提升內(nèi)容質(zhì)量。

在行業(yè)應(yīng)用方面，大模型正在推動(dòng)醫(yī)療、金融、教育等多個(gè)領(lǐng)域的智能化轉(zhuǎn)型。智能客服系統(tǒng)通過(guò)大模型實(shí)現(xiàn)更自然的對(duì)話(huà)交互；醫(yī)療輔助診斷系統(tǒng)能夠幫助醫(yī)生提高診斷準(zhǔn)確率；金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型可以提供更精準(zhǔn)的決策支持。

以下是根據(jù)文章內(nèi)容總結(jié)的“大模型應(yīng)用實(shí)踐”表格，涵蓋不同模態(tài)和應(yīng)用場(chǎng)景：

以上表格總結(jié)了大模型在不同領(lǐng)域的應(yīng)用實(shí)踐，展示了其多樣性和廣泛的應(yīng)用潛力。

四、AIGC的應(yīng)用與影響

人工智能生成內(nèi)容（AI Generated Content, AIGC）正在改變傳統(tǒng)的創(chuàng)意生產(chǎn)方式。在媒體領(lǐng)域，新聞報(bào)道、視頻制作等都可以通過(guò)AI工具實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化；在廣告行業(yè)，智能設(shè)計(jì)系統(tǒng)能夠快速生成符合品牌風(fēng)格的廣告素材。

AIGC技術(shù)的普及帶來(lái)了顯著的效率提升。設(shè)計(jì)工具可以自動(dòng)生成數(shù)百種設(shè)計(jì)稿供用戶(hù)選擇；內(nèi)容創(chuàng)作平臺(tái)可以在短時(shí)間內(nèi)完成一篇高質(zhì)量文章。這種高效性使得中小企業(yè)和個(gè)人創(chuàng)作者也能夠享受到專(zhuān)業(yè)級(jí)的內(nèi)容生產(chǎn)服務(wù)。

然而，大模型的應(yīng)用也帶來(lái)了一系列挑戰(zhàn)和爭(zhēng)議。版權(quán)歸屬、倫理道德等問(wèn)題引發(fā)了社會(huì)各界的關(guān)注和討論。如何在技術(shù)創(chuàng)新與社會(huì)責(zé)任之間找到平衡點(diǎn)，是AI發(fā)展過(guò)程中需要重點(diǎn)解決的問(wèn)題。

五、總結(jié)

從概念提出到技術(shù)突破，人工智能的發(fā)展歷程體現(xiàn)了人類(lèi)探索智能奧秘的不懈努力。大模型時(shí)代的到來(lái)，標(biāo)志著人工智能進(jìn)入了新的發(fā)展階段。這些強(qiáng)大的工具正在改變我們的生活方式，并為社會(huì)發(fā)展帶來(lái)深遠(yuǎn)影響。

展望未來(lái)，隨著計(jì)算能力的持續(xù)提升和算法的不斷優(yōu)化，大模型將在更多領(lǐng)域展現(xiàn)出其獨(dú)特價(jià)值。但同時(shí)我們也需要保持清醒認(rèn)識(shí)，在技術(shù)創(chuàng)新的同時(shí)注重倫理規(guī)范，確保人工智能技術(shù)造福人類(lèi)社會(huì)。

六、如何學(xué)習(xí)大模型 AI ？

由于新崗位的生產(chǎn)效率，要優(yōu)于被取代崗位的生產(chǎn)效率，所以實(shí)際上整個(gè)社會(huì)的生產(chǎn)效率是提升的。

但是具體到個(gè)人，只能說(shuō)是：

“最先掌握AI的人，將會(huì)比較晚掌握AI的人有競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)”。

這句話(huà)，放在計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的開(kāi)局時(shí)期，都是一樣的道理。

我在一線(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)工作十余年里，指導(dǎo)過(guò)不少同行后輩。幫助很多人得到了學(xué)習(xí)和成長(zhǎng)。

我意識(shí)到有很多經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)值得分享給大家，也可以通過(guò)我們的能力和經(jīng)驗(yàn)解答大家在人工智能學(xué)習(xí)中的很多困惑，所以在工作繁忙的情況下還是堅(jiān)持各種整理和分享。但苦于知識(shí)傳播途徑有限，很多互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)朋友無(wú)法獲得正確的資料得到學(xué)習(xí)提升，故此將并將重要的AI大模型資料包括AI大模型入門(mén)學(xué)習(xí)思維導(dǎo)圖、精品AI大模型學(xué)習(xí)書(shū)籍手冊(cè)、視頻教程、實(shí)戰(zhàn)學(xué)習(xí)等錄播視頻免費(fèi)分享出來(lái)。

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第一階段（10天）：初階應(yīng)用

該階段讓大家對(duì)大模型 AI有一個(gè)最前沿的認(rèn)識(shí)，對(duì)大模型 AI 的理解超過(guò) 95% 的人，可以在相關(guān)討論時(shí)發(fā)表高級(jí)、不跟風(fēng)、又接地氣的見(jiàn)解，別人只會(huì)和 AI 聊天，而你能調(diào)教 AI，并能用代碼將大模型和業(yè)務(wù)銜接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎樣獲得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型應(yīng)用業(yè)務(wù)架構(gòu)
• 大模型應(yīng)用技術(shù)架構(gòu)
• 代碼示例：向 GPT-3.5 灌入新知識(shí)
• 提示工程的意義和核心思想
• Prompt 典型構(gòu)成
• 指令調(diào)優(yōu)方法論
• 思維鏈和思維樹(shù)
• Prompt 攻擊和防范
• …

第二階段（30天）：高階應(yīng)用

該階段我們正式進(jìn)入大模型 AI 進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)學(xué)習(xí)，學(xué)會(huì)構(gòu)造私有知識(shí)庫(kù)，擴(kuò)展 AI 的能力。快速開(kāi)發(fā)一個(gè)完整的基于 agent 對(duì)話(huà)機(jī)器人。掌握功能最強(qiáng)的大模型開(kāi)發(fā)框架，抓住最新的技術(shù)進(jìn)展，適合 Python 和 JavaScript 程序員。

• 為什么要做 RAG
• 搭建一個(gè)簡(jiǎn)單的 ChatPDF
• 檢索的基礎(chǔ)概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量數(shù)據(jù)庫(kù)與向量檢索
• 基于向量檢索的 RAG
• 搭建 RAG 系統(tǒng)的擴(kuò)展知識(shí)
• 混合檢索與 RAG-Fusion 簡(jiǎn)介
• 向量模型本地部署
• …

第三階段（30天）：模型訓(xùn)練

恭喜你，如果學(xué)到這里，你基本可以找到一份大模型 AI相關(guān)的工作，自己也能訓(xùn)練 GPT 了！通過(guò)微調(diào)，訓(xùn)練自己的垂直大模型，能獨(dú)立訓(xùn)練開(kāi)源多模態(tài)大模型，掌握更多技術(shù)方案。

到此為止，大概2個(gè)月的時(shí)間。你已經(jīng)成為了一名“AI小子”。那么你還想往下探索嗎？

• 為什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型訓(xùn)練
• 求解器 & 損失函數(shù)簡(jiǎn)介
• 小實(shí)驗(yàn)2：手寫(xiě)一個(gè)簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并訓(xùn)練它
• 什么是訓(xùn)練/預(yù)訓(xùn)練/微調(diào)/輕量化微調(diào)
• Transformer結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)介
• 輕量化微調(diào)
• 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集的構(gòu)建
• …

第四階段（20天）：商業(yè)閉環(huán)

對(duì)全球大模型從性能、吞吐量、成本等方面有一定的認(rèn)知，可以在云端和本地等多種環(huán)境下部署大模型，找到適合自己的項(xiàng)目/創(chuàng)業(yè)方向，做一名被 AI 武裝的產(chǎn)品經(jīng)理。

• 硬件選型
• 帶你了解全球大模型
• 使用國(guó)產(chǎn)大模型服務(wù)
• 搭建 OpenAI 代理
• 熱身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地計(jì)算機(jī)運(yùn)行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何優(yōu)雅地在阿里云私有部署開(kāi)源大模型
• 部署一套開(kāi)源 LLM 項(xiàng)目
• 內(nèi)容安全
• 互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法備案
• …

學(xué)習(xí)是一個(gè)過(guò)程，只要學(xué)習(xí)就會(huì)有挑戰(zhàn)。天道酬勤，你越努力，就會(huì)成為越優(yōu)秀的自己。

如果你能在15天內(nèi)完成所有的任務(wù)，那你堪稱(chēng)天才。然而，如果你能完成 60-70% 的內(nèi)容，你就已經(jīng)開(kāi)始具備成為一名大模型 AI 的正確特征了。