AI大模型是指拥有超大规模参数（通常在十亿个以上）、复杂计算结构的深度学习模型，能够处理海量数据，完成各种复杂任务，如自然语言处理、图像识别等。

大模型包含如下一些技术：

1 Prompt

Prompt提示是模型接收以生成响应或完成任务的初始文本输入。 我们给AI一组Prompt输入，用于指导模型生成响应以执行任务。这个输入可以是一个问题、一段描述、一组关键词，或任何其他形式的文本，用于引导模型产生特定内容的响应。

2 Transformer

Transformer是一种用于自然语言处理（NLP）和其他序列到序列（sequence-to-sequence）任务的深度学习模型架构，它在2017年由Vaswani等人首次提出。Transformer架构引入了自注意力机制（self-attention mechanism），这是一个关键的创新，使其在处理序列数据时表现出色。

结构如下：

3 预训练

预训练（Pre-training）通常是指对模型进行无监督或自监督学习的过程，在大规模未标注数据上先训练模型，以便为后续任务提供一个高质量的初始权重。这个过程对于许多复杂模型尤其是 transformer 架构（比如BERT、GPT系列等）来说极其重要。

4 Function Calling

Function Calling 是一个允许大型语言模型（如 GPT）在生成文本的过程中调用外部函数或服务的功能。

Function Calling允许我们以 JSON 格式向 LLM 模型描述函数，并使用模型的固有推理能力来决定在生成响应之前是否调用该函数。模型本身不执行函数，而是生成包含函数名称和执行函数所需的参数的JSON。

5 Rag

RAG（中文为检索增强生成） = 检索技术 + LLM 提示。 例如，我们向 LLM 提问一个问题（answer），RAG 从各种数据源检索相关的信息，并将检索到的信息和问题（answer）注入到 LLM 提示中，LLM 最后给出答案。

6 Gpts

GPTs其实就是一个模板 **，把你的需求告诉GPTs，它会按照你的想法去生成新的ChatGPT，相当于把你的想法写成了一个模板，供你个性化使用。**每次使用的时候直接输入你的话题或者部分内容，这时候的ChatGPT就会按照你设定的使用规则跟你对话，直接输出你需要的内容，而不需要你每次都输入一定的提示指令去引导。

7 LangChain

LangChain 就是一个 LLM 编程框架，你想开发一个基于 LLM 应用，需要什么组件它都有，直接使用就行；甚至针对常规的应用流程，它利用链(LangChain中Chain的由来)这个概念已经内置标准化方案了。

8 Agent

智能体的英文是 Agent，AI 业界对智能体提出了各种定义。 个人理解，智能体是一种通用问题解决器。从软件工程的角度看来，智能体是一种基于大语言模型的，具备规划思考能力、记忆能力、使用工具函数的能力，能自主完成给定任务的计算机程序。

9 Fine-tuning

微调是指在预训练模型（Pre-trained model）的基础上，针对特定任务或数据领域，对部分或全部模型参数进行进一步的训练和调整（Fine Tune）。 预训练模型通常是在大规模数据集上训练得到的，具有一定的通用性和泛化能力。微调的目标是在较小的目标数据集上，通过有限的训练数据，使模型更好地适应特定任务，从而提高模型在该任务上的性能。

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在大模型时代，我们如何有效的去学习大模型？

现如今大模型岗位需求越来越大，但是相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。

掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：

• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；

• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；

• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；

• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。

可能大家都想学习AI大模型技术，也_想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路，少碰壁，这里我直接把都打包整理好，希望能够真正帮助到大家_。

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一、AGI大模型系统学习路线

很多人学习大模型的时候没有方向，东学一点西学一点，像只无头苍蝇乱撞，下面是我整理好的一套完整的学习路线，希望能够帮助到你们学习AI大模型。

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

三、AI大模型经典PDF书籍

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

四、AI大模型各大场景实战案例

结语

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