AI大模型的应用远比你想像的要简单

2022年底OpenAI发布了语言大模型chatgpt3.5，它能像人一样跟我们聊天，从此AI市场着了大火，国内外各个顶级科技公司纷纷跟进，出现了一大批的AI大模型，比如文心一言（百度）、Gemini（谷歌）、通义千问（阿里）、讯飞火星（科大讯飞）、豆包（抖音）、kimi（月之暗面）等等，这一年可以称得上是AI元年，AI真正参与到了普通人的工作和生活，未来属于擅长利用AI的人类。
但大部人对AI大模型的理解是：我们只是用户，搞这东西需要很高的技术难度和巨大的投资。
非也！非也！AI大模型恰恰为普通开发者打开了传统上难以涉足领域的大门，比如语音和图像识别、推荐、智能对话、内容审核等等。
我们要始终坚信：科技的发展会让复杂的世界变得更加简单！！
从目前大模型相关工作来看：AI大模型的研发有相当难度和较高投入，这部分可以叫做AI基座，各个顶尖科技公司在这个区域逐鹿；但是AI大模型的应用非常简单，只需要几个简单的API调用，我们便能够利用这些大模型的能力构建满满科技感的AI应用，这是广大普通开发者和小公司的时代机会。

接下来我们就来谈谈怎么做一个AI应用

做AI应用最重要的是什么？了解什么是AI，知道TA能做什么！！

AI是Artificial intelligence 人工智能的缩写，顾名思义，这个技术创立之初的目标就是来代替人类做脑力工作的，特别是目前大模型出来后，你可以认为人类能做什么，AI就能做什么：比如你能和小朋友聊天，讲笑话、讲历史、AI可以；比如你能够主持一个会议，记录会议重点，给出会议总结，AI可以；比如你能根据所见所听确认一个人是谁，如果是熟人就去打招呼，聊聊近况，AI可以；总之，AI原则上目前可以做到任何事情，实际上目前AI可以做的事情依赖市场和创业者的想象力。
目前来说AI的能力大致相当于各个领域排行前10%-20%的专业人员，未来在人类已知的工作生活中，围绕AI可以把人类分为三种：探索者、使用者、边缘者，未来我们需要积极拥抱AI，把TA当作超级助手-”贾维斯“，我们负责想象，制定原则，TA负责执行，在一起，搅动这个时代的风云~~

回到现状，我们怎么使用AI大模型的具体能力呢？

前文讲到，AI就是我们的超级助手，当我们给TA安排任务的时候，按照什么样的套路才能讲得清楚呢？一般来要说清楚这几个问题：事情背景是什么？要做什么？有什么要求？以什么形式汇报? 当我们给AI下达任务，也需要说清楚这些，这就是 prompt，以这种方式给AI下达任务，TA才能更加出色的完成。

接下来是一个示例-基于文心一言做的场景推荐，百度搜索百度智能云进入

一、创建一个应用

这个相当于文心一言给这个用户的一个账号密码，有这个账号密码才能访问文心的API，文心一言也是基于这个账号进行收费。

二、开通付费或者等活动试用

可以根据这些文档介绍，看你需要什么能力，因为我只需要对话能力所以购买了文心4.0服务。

三、进行token获取以及对话API调用

获取token 不管你是服务端、前端、App都可以，基本就是基于刚才你创建应用的参数获取这个token；
进行对话API调用

从这个文档看，对话API就两个入参，access_token上一步获取的，另一个就是你的问题，如果是一次问题就只有角色user的content；多轮对话，每次要把上一次AI回答也要附加上。

看！就是这么简单！现在你已经可以通过简单的两个API调用完成和大模型对话了！
接下来，我们讨论下如何在对话API调用的时候如何加上自己的要求，就是想办法把你的要求（prompt）组装到user的content中，例如，可以根据用户输入 +你的prompt 就输出user content：

这时候你已经完成了一个基于AI大模型的音视频推荐功能，TA能够基于你的场景，推荐你喜欢的音视频的名称，并以JSON形式下给发调用方，调用方拿到名称再去相关的资源方检索就OK了，大概返回如下：

这种方式是直接通过API调用，自己需要用上端上的网络请求库，跟自己应用其他API没有什么不同，当然你也可以直接使用文心提供的各个平台的SDK进行这个API请求。

总结下：当前大模型能力对我们来说就是付费的API调用。

相信不久的将来，当终端上也有完善的AI能力，你有一个需求，只要清晰明白的告诉手机、电脑等终端设备，内置的AI大模型就能够自动帮你写好程序，并把程序当作数据一样保存下来供你使用，或者分享给他人，那时候就会实现人人都是程序员。

大家可以思考下，那个时候我们人的核心竞争力是什么呢？

那么，我们该如何学习大模型？

作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了。我已将重要的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。
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一、大模型全套的学习路线

学习大型人工智能模型，如GPT-3、BERT或任何其他先进的神经网络模型，需要系统的方法和持续的努力。既然要系统的学习大模型，那么学习路线是必不可少的，下面的这份路线能帮助你快速梳理知识，形成自己的体系。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L2级别：AI大模型API应用开发工程

L3级别：大模型应用架构进阶实践

L4级别：大模型微调与私有化部署

一般掌握到第四个级别，市场上大多数岗位都是可以胜任，但要还不是天花板，天花板级别要求更加严格，对于算法和实战是非常苛刻的。建议普通人掌握到L4级别即可。