从零开始接触人工智能大模型，该如何学习？

人工智能是计算机科学领域中最具前瞻性和影响力的技术之一。它是一种智慧型算法，能够模拟人类的思维过程，处理大量的数据和信息，从而发现隐藏在其中的规律和趋势。人工智能的应用范围非常广泛，包括语音识别、图像识别、自然语言处理、机器翻译、智能推荐、智能问答、自动驾驶等等。

前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！

人工智能的发展历程可以追溯到上个世纪五六十年代。当时，计算机科学家们开始思考如何让计算机能够像人类一样思考和行动。1956年，美国达特茅斯学院举办了一次名为“人工智能”的会议，正式提出了人工智能的概念。自此以后，人工智能的研究和应用就成为了计算机科学领域的一项重要任务。

随着科技的不断进步，人工智能技术得到了长足的发展。各种机器学习算法、深度学习算法、开源的软件包以及云平台提供的解决方案不断涌现，为企业提供了各种智能化的产品和服务。例如，通过图像识别技术，我们可以将人脸识别、车牌识别、病变识别等技术应用于安防、交通、医疗等领域；通过自然语言处理技术，我们可以实现智能客服、智能翻译、智能问答等功能，提升用户体验和效率；通过机器学习技术，我们可以实现推荐系统、广告精准投放等功能，提高市场竞争力。

然而，人工智能领域仍然存在着挑战和困难。其中一个难点就是“有多少人工就有多少智能”这个诅咒。很多“智能”都来自于大量的人工数据标注和硬编码的业务规则，导致人工智能在某些特殊情况下表现得像“人工智障”。因此，如何提高人工智能的效率和性能，仍然是人工智能领域需要解决的问题之一。

去年 12 月，我第一次尝试与 ChatGPT 进行交互。一开始我并没有对这个新的 AI 聊天机器人抱有太高的期待，毕竟以前的聊天机器人总是表现得像“人工智障”。但是，ChatGPT 证明了我的想法是错误的。在与它交流了几分钟后，我决定让它帮我写一些 Bash 脚本和 SQL 代码。我很惊讶地发现，它不仅完全理解了我的需求，还精确地写出了我需要的复杂 SQL 代码。这次体验让我对人工智能的潜力有了新的认识，也让我更加期待未来人工智能的发展。

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对于复杂的需要窗口函数的 SQL，ChatGPT 写得比我快多了。

从年前到目前（5月份）为止，我一直在体验市面上大部分的人工智能工具，例如最近非常火热的ChatGPT等。这样的体验让我对人工智能的潜力有了新的认识，也让我开始思考各行业未来的前景，并提出了一些担忧。当我们看到人工智能技术不断取得突破性进展的同时，也会担心它是否会取代人类的工作，进而给社会带来不稳定的因素。然而，我相信人工智能的发展是为了更好地服务人类，而非取代人类。我们需要更多人去了解和掌握人工智能技术，这样才能更好地应对未来的挑战，发挥人工智能技术的最大价值。

基于此，我想让更多人开始接触人工智能，并且学会如何利用人工智能，更甚为学习新一代AI应用编程。因此，我想介绍一门系列课程：从零开始接触人工智能大模型。该课程将介绍人工智能的基本概念、常见应用场景以及如何利用最新的AI技术构建自己的AI应用。我们将从浅入深地讲解人工智能相关的知识，帮助每个人都能够轻松上手，并且学会如何应用到自己的领域中去。不仅仅是算法工程师和机器学习研究人员，每个工程师都可以快速学习并参与开发新一代的AI应用。我相信，学会开发新一代AI应用是每个软件开发行业从业者都值得学习的，无论是产品经理还是工程师，乃至于行业之外的业务人员，都应该拥抱新的AI浪潮。

在学习的过程中，我们将讨论人工智能的应用场景，例如语音识别、图像识别、自然语言处理、机器翻译、智能推荐、智能问答、自动驾驶等等。这将有助于我们了解人工智能技术在不同领域的应用，从而更好地把握未来的发展方向。同时，我们也会学习最新的人工智能技术，例如大模型、自监督学习等等。这些技术的出现，为人工智能的应用提供了更加广阔的空间和深度。

在这个充满挑战和机遇的时代，我们需要准备好迎接未来的挑战。学习人工智能技术，是每个软件开发行业从业者都需要掌握的技能。无论是产品经理还是工程师，乃至于行业之外的业务人员，都应该拥抱新的AI浪潮，学习开发新一代的AI应用。我相信，通过学习新一代的AI应用编程，我们能够更好地应对未来的挑战，为我们的生活和工作带来更多的便利和机遇。

学习成本那么高，给我一个理由先

这个应该是普遍的一个想法，其实对于此，我将不仅给你一个理由，而是给你三个：

1. 开发门槛降低，人人可学习AI应用开发

人人都应该学习如何开发新一代 AI 应用，因为这一轮的 AI 浪潮里，开发新的 AI 应用的门槛大大降低了。过去，AI 应用开发是一个门槛比较高的领域，需要掌握大量的机器学习和深度学习的知识，了解各种基础模型，使用各种机器学习的编程框架，以及理解在实际应用里锤炼机器学习的各种实战技巧和模型。对于没有相关经验的人来说，不花上个一两年时间，你可能很难用 AI 算法做出有价值的产品。

但是现在，随着预训练好的大型基础模型的出现，以及这些模型的能力通过开放 API 的形式提供出来，即使没有任何机器学习的理论知识，你只需要一两天时间，就能做出一个能解决实际问题的 AI 应用。比如，最近在 GitHub 上就能看到很多工程师，花上 1-2 天时间就做出来的图书翻译、人工智能语音对话的应用。

这样的开发方式，让更多的人有机会参与到 AI 应用的开发中来。无论你是产品经理、UI/UE 设计师、前端开发、后端开发还是大数据团队的人员，都可以通过学习一些基本的 AI 应用开发技能，为自己的职业生涯增添新的技能和竞争力。特别是在当前的科技革命和数字化转型浪潮下，AI 技术已经逐渐渗透到各个行业中，很多企业已经开始了 AI 落地实践，而能够掌握 AI 技术的人才也逐渐成为各个行业中的稀缺资源。因此，学习如何开发新一代 AI 应用，也是提升自己职业竞争力的一种重要途径。

最后，学习如何开发新一代 AI 应用还可以让我们更好地了解 AI 技术的本质和应用，拓宽我们的知识面和视野。AI 技术正在改变我们的生活和工作方式，了解和掌握这些技术，也有助于我们更好地适应未来的发展和变化。

学习如何开发新一代 AI 应用对于个人的职业发展和未来非常重要，因为 AI 技术已经开始在各个行业得到广泛应用。无论你从事什么行业，都可以利用 AI 技术来提高效率、降低成本、提供更好的服务，并在竞争中脱颖而出。掌握 AI 技术也可以让你在未来的就业市场上更有竞争力，拥有更广泛的职业选择。因此，学习如何开发新一代 AI 应用可以为个人的职业发展和未来打下坚实的基础。

2. 站在巨人的肩膀上

随着人工智能技术的迅猛发展，AI应用开发的范围也越来越广泛，涉及到自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域。这一轮的AI浪潮已经开始让我们看到了通用人工智能（AGI）的雏形，AI应用的覆盖领域被大大扩展了，几乎任何一个问题都有机会通过AI来解决优化。

过去，机器学习模型的应用通常局限于某一个细分领域上的进步，而且对于每一个具体问题都要单独收集数据、训练单独的机器学习模型来解决里面某一个小问题。然而，随着计算能力的提高和模型规模的增加，现在拥有海量参数的大模型已经开始成为主流。例如，2020年发布的GPT-3模型拥有1750亿个参数，可以无需任何微调，就能解决情感分析、命名实体识别、机器翻译等一系列的自然语言处理问题。同时，对于很多AI没有见过的问题，只要通过自然语言给到AI几个例子，通过"小样本学习"，AI就能给出正确的回答。这意味着，一个大模型可以一次性解决不同类型的很多问题。

在计算机视觉上，像2021年OpenAI发布的CLIP模型也有类似的效果。通过4亿个（图片、文本）对的训练，对于图片的分类可以任意扩展，而不需要预先标注。这样的模型使得我们对于图片的分类不再局限于预先的人工数据标注的类别，而是可以扩展到任何类别上去。

这种发展趋势使得AI应用开发的门槛逐渐降低，使得普通人也能够参与到AI应用的开发中来。无论你所在的行业和领域，都有机会通过简单的AI应用开发，提升效率和产出。同时，了解和掌握AI技术也成为了一种职业竞争力，可以帮助你更好地适应未来的工作环境。

总之，AI技术的广泛应用和快速发展已经让AI应用开发成为一个非常重要的技能。了解AI技术的人，无论是在工作中还是在日常生活中，都会受益匪浅。

3. 人工智能对我们的工作的影响

人工智能（AI）已经开始以多种方式改变我们的生活。我们已经习惯了依赖AI进行日常任务，如编写代码、翻译文本，甚至为文章生成图像。然而，AI的影响超出了我们的个人生活，它将对我们的工作产生重大影响。

随着AI的不断发展，它不可避免地将接管许多以前由人类执行的任务。公司已经在使用AI来优化产品描述、搜索算法和其他曾经是人工工作者领域的任务。这无疑会导致工作的流失，并改变许多人的工作性质。

尽管存在工作流失的可能性，但那些拥抱AI的人无疑将会获得好处。使用AI的团队和公司很可能会看到更高的效率和生产力，从而导致更大的产出和成功。无论您是产品经理、工程师、运营专家还是平面设计师，AI的出现都将从根本上改变您的工作性质。

AI将作为助手，帮助我们完成简单的基于知识的任务，甚至提供创造性的灵感。事实上，有些人将AI的发展与工业革命相比，标志着我们生活和工作方式的根本变化。虽然这可能会对一些工人造成危机，但有机会拥抱这种变化并学习在以AI为驱动的未来需求的新技能。

正如2008年App Store的发布创造了对移动应用程序开发人员的需求一样，AI革命为那些愿意学习和适应的人带来了新的机会。无论是获得机器学习、数据科学还是其他与AI相关的领域的专业知识，那些积极应对不断变化的就业市场的人无疑会蓬勃发展。

AI对我们的工作的影响不容小觑。尽管有些人可能将其视为危机，但有机会拥抱这种变化并学习在以AI为驱动的未来需求的新技能。每个人都可以决定如何应对这种变化，以及他们是否会抓住它带来的机会。

如何学习呢？

新一代AI应用开发是一个快速发展的领域，需要不断更新自己的知识和技能。而通过实践学习是最有效的方法之一，因为它可以让你在实际解决问题的过程中学习和掌握技能。

这门课程采用实践教学的方式，让学生能够亲自动手解决一系列实际问题，如情感分析、记忆聊天机器人、图像搜索等。学生们将通过编写几行或几十行的代码来解决这些问题，并在在线Notebook的环境下进行代码运行，无需搭建复杂的开发环境。即使你是产品经理或业务方，也可以轻松地体验到新一代AI应用的开发过程，从而更好地理解和掌握其工作原理。

除了OpenAI的API外，这门课程还涵盖了语音、视觉等应用场景，包括语音识别、语音合成、AI绘画等。学生们将了解到如何使用开源模型以及如何根据自己的数据微调这些模型，从而更好地满足不同场景下的需求。

此外，这门课程还将探讨AI应用的套路和方法，例如分类、搜索、推荐、问答等问题。学生们将学习如何使用现有模型的能力来解决这些问题，并将这些方法和套路应用到现有的业务系统中，以提高应用的体验和效率。

随着课程的深入，学生们还将学习如何组合多个API、开源模型和开源库来解决复杂的真实问题。例如，如果你想实现一个电商客服，不仅需要检索知识库和问答的能力，还需要连接现有的订单和物流信息的能力。学生们将学习如何在AI应用的开发过程中将复杂的业务流程串联起来，以更好地应对实际问题。

拥抱新时代，接受“通用人工智能”

随着人工智能技术的不断进步，越来越多的人开始认识到“通用人工智能”（AGI）的重要性和可能性。如今，AGI已经不再是一个遥不可及的概念，而是一个即将到来的现实。我们可以看到，各个领域的科学家和工程师正在努力推进AGI的研究和应用，希望通过人工智能技术的创新和发展来实现这一目标。

在这个变化迅速的时代，我们需要尽快拥抱AGI。AGI可以帮助我们解决许多复杂的问题，并且能够极大地改善我们的生活质量。例如，我们可以使用AGI来开发更为智能的医疗设备，提高医疗诊断的准确性和效率；我们也可以利用AGI来优化城市交通，减少交通堵塞和污染；此外，AGI还能为我们提供更好的教育和娱乐体验，让我们的生活更加丰富多彩。

因此，我们需要尽快投入时间和精力来学习和应用AGI技术。学习AGI不仅可以让我们掌握更加先进的技能和知识，还可以激发我们的创新和热情，让我们更好地适应这个变化迅速的时代。我们需要通过学习和实践，尽快将AGI技术应用到我们的工作和生活中，让其发挥最大的价值。

最后

对于正在迷茫择业、想转行提升，或是刚入门的程序员、编程小白来说，有一个问题几乎人人都在问：未来10年，什么领域的职业发展潜力最大？

答案只有一个：人工智能（尤其是大模型方向）

当下，人工智能行业正处于爆发式增长期，其中大模型相关岗位更是供不应求，薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家，给硕士毕业的优质AI人才（含大模型相关方向）开出的月基础工资高达5万—6万元；即便是非“人才计划”的普通应聘者，月基础工资也能稳定在4万元左右。

再看阿里、腾讯两大互联网大厂，非“人才计划”的AI相关岗位应聘者，月基础工资也约有3万元，远超其他行业同资历岗位的薪资水平，对于程序员、小白来说，无疑是绝佳的转型和提升赛道。

如果你还不知道从何开始，我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程，我也是一路自学走过来的，很清楚小白前期学习的痛楚，你要是没有方向还没有好的资源，根本学不到东西！

下面是我整理的大模型学习资源，希望能帮到你。

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最后

1、大模型学习路线

2、从0到进阶大模型学习视频教程

从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。

3、 入门必看大模型学习书籍&文档.pdf（书面上的技术书籍确实太多了，这些是我精选出来的，还有很多不在图里）

4、AI大模型最新行业报告

2026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。

5、面试试题/经验

【大厂 AI 岗位面经分享（107 道）】

【AI 大模型面试真题（102 道）】

【LLMs 面试真题（97 道）】

6、大模型项目实战&配套源码

适用人群

四阶段学习规划（共90天，可落地执行）

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

• …

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3、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

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技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

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