随着各种AI工具的发展,AI领域的竞争格局正在悄然变化。GPT-4o被许多人误解为重大突破的更新,实际上主要是在多模态功能上的增强,而核心智能水平似乎仍停留在GPT-4阶段。这一现象为我们思考AI发展路径和国内大模型行业的机遇提供了新的视角。
回顾AI的发展历程,我们可以发现技术进步往往呈现阶梯式增长。GPT-3.5到GPT-4的跨越给业界带来了巨大冲击,但随之而来的是一个相对平缓的发展期。这个阶段恰恰是我们审视国内大模型行业机遇的最佳时机。
分析大模型发展的必要条件,主要包括市场规模、基础设施和人才储备。中国在这三个方面都具有显著优势:
庞大的用户基础为AI应用提供了丰富的场景和数据;
完善的基础设施为大规模计算提供了硬件支持;
而深厚的人才储备则为持续创新提供了智力保障。
国内大模型行业的潜力正在逐步显现。
以OpenCompass大模型榜单为例,国产模型已经占据了前10名中的6个位置,这一成绩令人鼓舞。同时,在AI视频生成等新兴领域,国内企业如快手可灵的表现也引起了国际关注。这些都是国内AI技术实力的有力证明。
然而,我们也要清醒地认识到大模型发展面临的挑战。高昂的成本、复杂的技术难题以及应用落地的困难,都需要我们深入思考和解决。在这方面,我们可以借鉴国外巨头的经验,同时结合中国市场的特点,寻找差异化的发展路径。
值得注意的是,在追求大模型突破的同时,我们不应忽视应用层面的创新。智能客服、自动化数据分析、精准营销推荐等领域都蕴含着巨大的商业价值。这些应用不仅能够提高企业效率,还能为用户带来切实的便利。
从实用角度来看,AI辅助工具如Kimi Chat在内容整理和阅读方面展现出的潜力令人期待。这类工具能够大幅提高工作效率,特别是在面对大量非结构化数据时。但同时,我们也要警惕过度依赖AI的风险,保持独立思考和判断的能力至关重要。
对于个人而言,AI时代带来的机遇是前所未有的。它使得个人能够掌握多领域的技能,为副业发展和创新创业提供了新的可能性。但这也要求我们不断学习和适应,培养与AI协作的能力。
在AI工具的使用过程中,我们需要建立批判性思维。理解AI的局限性,学会设计有效的Prompt,并对AI生成的内容进行必要的校验和修正,这不仅是技术问题,更是一种新型的工作方法论。
总的来说,国内大模型行业正面临着难得的发展机遇。我们应该充分利用自身优势,在技术研发和应用创新两个方向上同时发力。同时,我们也要保持清醒,认识到AI发展的长期性和复杂性,做好持续投入和长期攻关的准备。
在这个充满机遇与挑战的AI新时代,积极参与、不断学习和探索至关重要。只有这样,我们才能在未来的AI世界中占据主动。
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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