🌟 未来已来：大模型工具学习开启智能新时代 🌟

清华大学THUNLP最新研究，探索AI工具使用的无限可能

文末有报告免费下载，需要的朋友自行下跳。

亲爱的读者朋友们，人工智能的浪潮已经不可阻挡地涌入我们的生活。今天，我们要带您走进清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室（THUNLP

）的最新研究——大模型工具学习，一窥AI如何借助工具，释放出超越人类的巨大潜力。

一、工具学习的起源与意义工具，作为人类文明进步的见证，一直是我们能力的延伸。而今，人工智能（AI）在工具使用方面的能力，正逐步向人类看齐。基础模型的强大语义理解、世界知识和推理规划能力，让AI在工具学习方面展现出惊人的潜力。

二、工具学习的分类与框架工具学习可以分为两大类：工具增强学习和面向工具的学习。前者通过工具的执行结果扩充基础模型，后者则利用模型来管理工具，代替人类做出决策。THUNLP提出的框架包括工具集、环境、感知者和控制器，共同构成了AI工具学习的生态系统。

三、意图理解与工具理解AI如何理解人类的指令？如何通过提示激发工具理解？这些问题的答案，都指向了AI的意图理解和工具理解能力。通过监督微调和非凡的泛化能力，AI能够从指令空间映射到模型的认知空间，甚至在没有明确指令的情况下，通过内省推理和外向推理，生成可行的计划。

四、规划与推理的挑战尽管AI在规划与推理方面取得了显著进展，但仍面临挑战。基础模型缺乏对物理世界的体现，而解决方案则在于约束模型提出既可行又符合上下文的自然语言动作。

五、培训策略与开源解决方案从演示中学习和从反馈中学习是AI工具学习的两大培训策略。WebGPT和WebCPM等项目通过监督学习和强化学习，让AI克隆人类行为，使用搜索引擎。同时，开源解决方案如BMTools和ToolBench，为AI工具学习提供了丰富的资源和平台。

六、工具创建：从用户到创造者AI不仅是工具的使用者，更是工具的创造者。从石器时代到21世纪，人类一直是创造和使用工具的主要媒介。现在，AI将这一角色带入了新的维度。模块化的工具设计、新的输入输出格式，让工具更加适合AI的使用。

七、ChatGPT插件与应用程序OpenAI的官方工具库和ChatGPT插件，为AI提供了更广泛的应用程序。通过简单的API描述，ChatGPT能够调用应用程序，完成更复杂的任务。

结语：AI工具学习的研究，不仅为传统语言任务提供了新的解决方案，更为我们打开了通往更具挑战性任务的大门。在复杂场景中利用工具学习，将是我们未来探索的重要方向。

了解更多：想要深入了解AI工具学习的奥秘吗？请点击文章底部的“阅读原文”，访问THUNLP的Tool Learning Paper List，获取更多相关研究资料。

大模型&AI产品经理如何学习

求大家的点赞和收藏，我花2万买的大模型学习资料免费共享给你们，来看看有哪些东西。

1.学习路线图

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。

2.视频教程

网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我自己整理的大模型视频教程，上面路线图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。

（都打包成一块的了，不能一一展开，总共300多集）

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方图片前往获取

3.技术文档和电子书

这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档，有几百本，都是目前行业最新的。

4.LLM面试题和面经合集

这里主要整理了行业目前最新的大模型面试题和各种大厂offer面经合集。

👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集

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