AI 大模型技术经过2023年的狂飙，2024年迎来应用的落地，对 IT 同学来讲，这里蕴含着大量的技术机会，人人必备开发技能。 文讨论 AI 大模型开发技术大师的修炼之道，试图找到一个共同的速成模式，希望对 IT 同学有所助益！
第一步：学会大模型内核架构，对 Transformer 神经网络架构有个大致的了解，能够搞懂 ：LLM 大模型是如何预测下一个 token 的、涌现是如何产生的、幻觉问题如何避免、在线推理的性能问题如何解决、LLM 大模型的选型。
第二步：学会大模型开发 API，对 LLM 大模型的能力有个详细了解，能够搞懂：LLM 都提供了哪些功能、有哪些 API 接口以及对应的用法。就可以开发基于大模型的应用程序了。
第三步：学会开发框架，对主流的开发框架（比如：LangChain）有个大致的了解，能够掌握：开发框架本身的技术原理、开发框架选型、开发框架提供的功能、基于开发框架快速开发大模型应用程序。
第四步：学会向量数据库，向量数据库负责应用程序的数据存储，能够掌握：向量数据库的基础架构、向量数据库选型、向量数据库的索引建立、向量数据库的查询接口、向量数据库的性能优化等。
第五步：学会 AI 编程，快速提升编码学习，能够掌握：AI 编程框架的技术架构原型、AI 编程产品的选型、AI 编程功能的灵活应用。
学会以上5步，就能够开发出一个 AGI 时代的新应用程序了，如果开发的这个应用程序要性能好、要健壮、要功能丰富等，就要继续学习以下的 LLM 大模型的技术知识。
第六步：搞定 AI Agent，AI Agent 是 AGI 时代新的应用程序形态，类比移动互联网时代的 APP 形态，能够掌握：AI Agent 的5个技术组件（LLM、Planning、Memory、Tools Use、Action）、AI Agent 的开发框架（LangChain）、AI Agent Function Calling 函数调用。
第七步：搞定大模型缓存，LLM 大模型的推理成本比较高，推理速度也高达秒级，缓存是降低大模型推理成本和提升推理速度的一剂良药。能够掌握：缓存的两种匹配方法、缓存的计算原理、基于 GPTCache 的缓存方法、提升缓存命中率的方法。
第八步：搞定算力，算力是大模型以及上层应用的资源，能够掌握：业界主流的算力产品、算力如何计算评估、算力如何选型等。
通过以上三步的学习，就能够构建出一个企业级的 AI Agent 应用了，可以是增量的新 AI Agent 应用（比如：业务助手类），也是和已有业务结合的存量 AI Agent 应用（比如：智能客服、搜索、推荐、广告、风控、数据分析、BI等），并能能够对 AI Agent 的运行资源做出合适的评估量化。
第九步：驾驭 RAG（Retrieval Augmented Generation），RAG 是 LLM 大模型能力增强的一种方式，能够掌握：知识库的向量化构建技术、基于向量数据库的检索技术、基于 Prompt 的大模型增强技术。
第十步：驾驭大模型微调（Fine-tuning），微调也是 LLM 大模型能力增强的另外一种方式，能够掌握：微调的常用算法、微调的算法选型、微调的高效 PEFT 框架、微调的数据工程技术、微调的训练策略。
以上两步涉及的技术实际上是企业级私有大模型的构建技术，学会以上两步的学习，就能够构建企业级私有专用大模型了。
第十一步：深入大模型预训练，大模型预训练本身由于涉及雄厚的资金壁垒，注定是“大厂”的游戏，但是大模型预训练本身的技术很值得我们学习，能够掌握：预训练数据获取技术、预训练数据工程技术、预训练策略设计、预训练分布式并行技术等。
第十二步：深入 LLMOps，LLMOps 是在 MLOps 基础之上，覆盖了大模型以及应用的开发、调试、测试、部署、调优、运维治理等一套完整的流程，能够掌握：数据工具、模型工具、部署工具、迭代工具等。
通过以上12个步骤的学习，就能够深度应用 LLM 大模型技术，高效开发 AGI时代企业级新的应用程序，做一名高薪的 AI 大模型开发大师。
我们梳理了下 AI 大模型的知识图谱，包括12项核心技能：大模型内核架构、大模型开发 API、开发框架、向量数据库、AI 编程、AI Agent、缓存、算力、RAG、大模型微调、大模型预训练、LLMOps 等。
如何学习AI大模型？
大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。
不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！
想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。
但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高
那么针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓
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学习路线
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。
👉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。
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