前言
在聊到AI的时候，我们都离不开“大模型”这三个字。
AI大模型已经完全融入了各个领域，也融入了我们的生活，它好像无所不在、无所不能。
百度李彦宏说 ：大模型改变世界；
360周鸿祎说：大模型是新时代“发电厂”；
李开复博士说：AI大模型是不能错过的历史机遇；
……
那么，究竟什么是大模型？
今天我想和你深度聊聊，从概念到技术，从发展到未来，讲大模型剖析透彻，更好地看清未来方向。
欢迎和我链接，一起探讨大模型的更多可能性。照例，我准备了一份干货给你：
《中国AI大模型发展白皮书研究报告》
01、大模型究竟是什么，它是否就是AI的代名词？
大模型究竟是什么？它是否就是AI的代名词？
简单来说，你可以理解为大模型是人工智能（AI）领域中的巨型神经网络模型。
它们的作用类似于大脑，可以处理和分析大量数据。
这些模型通过训练过程学习，以执行各种任务，让计算机获得类似人类的“思考”能力。
从而理解、生成例如自然语言处理、图像识别、游戏玩法等等。
下面这张示意图是ChatGPT写给你的，一个通俗的概念。
“投喂”→“产出”
大模型的工作原理就是这样，它接收数据、通过学习提高自身的能力，并执行各种任务以生成有用的结果。
我们都知道ChatGPT，Chat是指聊天，那GPT呢？
G代表生成性（Generative)，P代表预训练（Pretrained），T代表模型架构（Transformer）。
这就是大模型的一种，而大模型之所以大，正是因为参数量大，GPT-3的参数量1750亿，GPT-4的参数量达到1.8万亿。
有人把大模型的训练比作是“炼丹”，这个词还挺有灵性的。
我们通过预训练、微调、提示工程、泛化等等一系列动作，处理复杂的任务，用大模型助力我们实现新的突破。
02、2023，大模型元年
不少人称2023年为大模型元年，不管是技术的创新和成熟，还是应用的广泛认知，都可以看出来，AI大模型行业进入了一个新的发展阶段。
从OpenAI推出搭载GPT-3.5的ChatGPT一鸣惊人开始，AI大模型就冲进了我们的生活。
GPT-4和其他高级语言模型，比如文心一言等等大模型的发布，都展示了AI在理解和生成自然语言方面的惊人能力。
这些大模型不仅推动了技术界的发展，也引起了公众的广泛关注。
AI大模型开始在各个行业中发挥越来越重要的作用，包括医疗、教育、金融、娱乐等多个领域。
比如说在我熟悉的教育领域里，AI大模型正在重塑商业模式，创造新的市场机会。
当然，大模型不是在今年才开始运作的，它的发展历程就久远了，基本可以分为三个关键时期：起始期、生长期和爆发期。
第一个是起始期。
AI领域的起始期可以追溯到上世纪50年代和60年代，当时研究人员开始尝试构建智能系统。然而，由于计算能力和数据限制，这些模型相对简单。
后来，随着计算能力的提高和大规模数据集的可用性，AI模型在20世纪末和21世纪初进入了生长期。这一时期出现了一些重要的模型，比如说，深度神经网络。
从去年到今年，可以这么说，AI模型进入了爆发期，这一时期的代表是大规模预训练模型，如GPT-3、BERT和T5等。
这些模型拥有数十亿甚至数百亿的参数，能够执行复杂的自然语言处理和计算任务。
03、国内大模型产业，跟上时代快速爆发
中国也在大模型领域取得了重要进展，有多家知名公司和机构开发了自己的大模型。
从今年3月开始，国内的AI大模型如雨后春笋般涌现。
《中国人工智能大模型地图研究报告》显示，截至2023年5月底，国内10亿级参数规模以上基础大模型至少已发布79个。
不可否认的是，美国在AI大模型上还是属于领头，但中国大模型也实力不可小觑。
从2020年起，中国的大模型进入了高速发展阶段，如今，中美两国大模型的数量占全球大模型数量的近90%，中国大模型数量已进入第一梯队。
国内的一些知名大模型和应用场景可以看看撼地发布的这个数据。
可以看出，国内大模型产业是热闹非凡啊。
这个当下，几乎所有的重要企业和研发机构都在推出大模型，IDC预测，2026年中国AI大模型市场规模将达到211亿美元，人工智能将进入大规模落地应用关键期。
从投资、创业到应用，中国几乎是目前世界上最活跃的市场。
随着核心技术的突破，产业生态的持续完善，利用场景的深化，训练数据的打磨，大模型时代的序幕才刚刚拉开。
04、未来已来，大模型的发展是大势所趋
未来大模型会进一步影响整个行业。
比如我所在的IT行业里，我们浅谈一下以GPT系列为代表的大模型将如何重塑IT行业的结构。
从基础设施层，云层来说，这一层主要是提供计算能力，包括大量的GPU或XPU。这是大模型运行的基础，也是支撑整个IT行业的核心。
再到IaaS层，是构建更高层服务的基石。提供基础计算、存储、网络、数据和安全服务。
以GPT系列等大模型为代表，MaaS层提供了通用的AI能力，可以被进一步应用于各种特定领域。
而VFM层（垂直基础模型）将通用的大模型应用于特定领域，如自动驾驶、蛋白质解析、气象预报等。这些垂直模型也可以相互结合，形成新的应用。
最上层当然是软件即服务，SaaS层将各种模型和技术融合成具体的应用，如企业软件、消费者应用等。
再到边缘计算和模型部署。
在部署端，比如电话、个人电脑、物联网设备、机器人和智能汽车等，需要将AI模型部署到边缘设备上。这里的关键是模型的大小和速度。在像自动驾驶这样的应用中，模型需要小而快，以实现低延迟和高精度。
以及一些边缘计算的机会：边缘计算、边缘模型、模型交互、联邦学习和小模型的开发是当前和未来的一个重要趋势。
这些技术有助于在设备上更有效地运行AI模型，同时保护隐私和减少对中心云的依赖。
总得来说，大模型将在IT行业中发挥越来越重要的作用，不仅在基础模型层，更在垂直模型和边缘计算层。
这些技术的发展将推动IT行业的结构重塑，同时也带来了新的机会和挑战。
未来，AI大模型也会在医疗、教育、自动驾驶等领域发挥更大的作用，为人类带来更多的便利和进步。
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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