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响应式网站的排版,借20万资金办厂,营销渠道的三个类型,wordpress 只显示列表《大模型100问》是一份全面系统的大模型知识指南#xff0c;涵盖概念、数据、训练、评估、平台、应用、安全和政策等8方面。文章采用通俗易懂的问答形式#xff0c;介绍了大模型的基本概念、技术原理、训练方法、评估指标、应用场景和安全防护等知识#xff0c;既适合初学者…《大模型100问》是一份全面系统的大模型知识指南涵盖概念、数据、训练、评估、平台、应用、安全和政策等8方面。文章采用通俗易懂的问答形式介绍了大模型的基本概念、技术原理、训练方法、评估指标、应用场景和安全防护等知识既适合初学者快速入门也为专业人士提供系统参考将复杂概念化繁为简帮助读者全面掌握大模型相关知识。一、概念篇1.什么是大模型大模型是指参数规模巨大通常达到数十亿甚至万亿级别、使用海量数据训练而成的人工智能模型。2.什么是大语言模型LLM大语言模型Large Language ModelLLM是大模型中最主 要的一类专门用于处理和生成人类语言。大语言模型通过“阅读”海量的文本数据如书籍、网页、文章等进行预训练学会语言的模式、知识和上下文关系。3.什么是多模态大模型多模态大模型是指能够统一处理和理解多种模态数据如文本、图像、音频、视频的人工智能模型实现图文对应、音视频理解、视觉问答等任务使人工智能具备更接近人类的综合感知与交互能力。4.什么是推理大模型推理大模型是指专门强化逻辑推理、多步推导和计算能力的大规模人工智能模型。它通过结构设计或训练方法优化提升在数学解题、代码生成与调试、逻辑推理、策略规划等复杂任务中的表现注重逐步分析以生成准确、可解释的结论。5.L0级、L1级、L2级大模型分别代表什么L0级、L1级、L2级大模型是一种非官方但业界常用的模型能力分级方式帮助理解模型的“加工”程度分别代表基础大模型、垂域/领域大模型、场景大模型。6.什么是基础大模型基础大模型又称基座模型是指在海量数据上预训练而成、具备强大泛化能力和多任务适应性的大型人工智能模型。它可作为各类下游任务的通用基础支持数据理解、生成等多种能力通常需要通过微调或提示工程后应用于具体场景。7.什么是垂域/领域大模型垂域大模型是在基础大模型的基础上使用大量某个专业领域的数据如医学文献、法律条文、金融报告进行进一步训练微调得到的模型。这使得它在该领域内的知识更深入、更准确回答也更专业。8.什么是场景大模型场景大模型是针对具体的使用场景和应用在通用模型或领域模型的基础上针对特定任务流程和用户交互方式进行微调得到。9.什么是混合专家模型MoE混合专家模型Mixture of ExpertsMoE由许多“专家模型”组成。获取到任务时模型会判断哪个专家最擅长处理它然后只激活这部分专家进行计算。10.什么是专家链模型COE专家链Chain-of-ExpertsCoE是MoE的一种演进。在传统的MoE中专家们是并行工作的。而在CoE中专家们像流水线一样按顺序工作。第一个专家处理完任务后将结果传递给下一个更专业的专家如此反复进行多轮交互逐步逼近最精准的解决方案。11.什么是大模型推理大模型推理是应用知识的过程与之对应大模型训练是学习知识的过程使用已经训练好的、参数固定的模型根据新的输入进行计算并生成输出。12.什么是开源大模型开源大模型公开模型的权重参数和代码任何人都可以免费下载、使用、修改和研究促进了创新、透明度和社区协作。优势是可定制、可控、成本可能更低劣势是可能需要自身有较强的技术能力来部署和优化。13.什么是闭源大模型闭源大模型不公开模型内部只通过API提供服务用户只需输入和获取输出无需关心后台。优势是简单易用、性能稳定、通常能力更强劣势是无法定制内部逻辑、数据隐私存在顾虑、持续使用需付费。14.什么是智能体智能体Agent是能够感知环境并采取行动以实现特定目标的代理体具备自主性、适应性和交互能力广泛应用于人工智能领域通常基于大模型构建。‌15.什么是GPUGPUGraphics Processing Unit图形处理器最初设计用于处理图形和图像相关的任务如图形渲染和游戏图形处理。然而由于其并行处理能力较强也被用于执行许多通用计算任务尤其是在深度学习和科学计算领域。16.什么是NPUNPUNeural Processing Unit神经网络处理器是专门为神经网络任务而设计的处理器NPU专注于加速深度学习和神经网络模型的训练和推理。17.什么是“PFlops”PFlopsPetaFLOPS是衡量计算机浮点运算能力的标准单位表示每秒执行1千万亿次浮点运算介于TFLOPS万亿次与EFLOPS百亿亿次之间通常用于评估超级计算机和高性能计算集群的运算能力。二、数据篇18.什么是高质量数据集高质量数据集是指经过清洗、标注和结构化处理具备高准确性、完整性、一致性和相关性的数据集合。高质量数据集能够真实反映现实场景可用于训练和优化智能模型。19.预训练数据质量如何影响模型能力高质量、多样化、覆盖广的语料能提升模型的泛化与生成能力减少偏差与幻觉。低质量数据会导致模型能力低下、偏见严重、“幻觉”频发。20.为什么大模型需要海量数据训练海量数据能覆盖更多知识和场景让模型学会通用规律提升泛化能力。21.常见的数据标注类型有哪些①图像标注对图像中的物体进行拉框边界框标注、按物体轮廓进行精细分割图像分割、标记特定点位关键点检测等②文本标注对文本进行分类、识别实体如人名、地名、分析情感倾向、标注语义关系等③语音标注将语音转写成文字、识别不同的说话人、标注声音事件等④视频标注对视频连续帧中的物体、动作、事件进行追踪和标注。22.数据标注中人类偏好数据如何获取①排序比较标注员对模型的多个回答“排序”或“打分”②直接撰写标注员针对一个问题直接写“优质回答”作为模型的学习样本训练奖励模型优化大模型。23.数据集如何转化为提示词该过程的核心是将数据集中结构化知识或样本转化为能够清晰引导大模型完成特定任务的指令或问题形式。24.什么是提示词提示词Prompt是用户输入给大模型的指令、问题、上下文或示例的统称。它是用户与模型交互的主要方式用于引导和激发模型生成期望的输出。提示词的质量直接决定了模型输出质量的上限。25.提示词如何生成主要方法包括①手动编写最直接的方式依赖提示词构建人员知识经验正确率较高②提示词模板使用预设的模板结构化提示词③自动化工具提供提示词生成工具帮助测试和优化提示词效果。26.提示词工程的作用是什么提示工程是指设计和优化输入提示使模型准确理解需求提升输出准确性和相关性应用于对话生成、文本生成等任务。27.什么是TokenToken是模型处理、理解和生成文本的基本单位直接决定模型的上下文窗口限制和使用成本按Token数量计费。28.分词器的作用是什么分词器Tokenizer是模型处理文本的第一道关口它有两个核心功能①分词将原始文本字符串拆分成Token序列。②映射将每个Token转换成一个唯一的数字ID。29.什么是向量数据库向量数据库Vector Database是一种专门存储和检索向量高维数值数组的数据库。在RAG等应用中用于存储文本、图像的嵌入Embedding表示实现高效的语义相似性搜索。三、训练篇30.大模型的核心技术基础是什么Transformer是大模型最核心的技术基础。大模型的爆发始于2017年Transformer架构的提出几乎所有现代大模型都是基于Transformer或它的变体构建的。围绕Transformer衍生出了预训练、微调、对齐等一系列强化大模型的关键技术。31.大模型的基本工作原理是什么①输入处理将输入文字、图片转成模型能懂的格式例如文字转Tokens、图片转像素特征②计算理解通过Transformer架构计算输入的语义/特征③输出生成根据计算结果生成人类能懂的内容例如文字任务生成Tokens再转文字、图像任务生成像素再转图片。32.什么是Transformer架构Transformer架构是一种基于自注意力机制的神经网络结构并行化能力强、擅长并行计算与序列建模能很好地处理距离很远的词之间的关系。主要包括编码器Encoder和解码器Decoder两部分。但后来出现了很多变体如仅用解码器的GPT生成式和仅用编码器的BERT理解式。33.什么是涌现能力涌现能力Emergent Ability是指当人工智能模型尤其是大语言模型的规模如参数量、训练数据量、计算量增长到某个临界点时突然展现出在较小模型中完全不存在或非常微弱的、新的、强大的能力简单来说就是“量变引起质变”。34.大模型是如何进行训练的先“预训练”在海量无标注文本数据上通过自监督学习目标进行训练。再“微调”在预训练好的“基座模型”上使用特定任务的数据集进行进一步训练使其适应下游具体任务如对话、总结。35.什么是预训练预训练是指在构建大型人工智能模型时使用海量的、通常是无标注的数据在通用任务上进行的第一阶段大规模训练过程。这是大模型能够具备强大通用能力的基础和核心步骤。36.什么是微调微调是在预训练模型的基础上针对特定任务或领域进行“专项培训”的过程。使用相对较少的有标注数据对模型的参数进行小幅调整使其在该任务上表现更专业。37.什么是指令微调指令微调是微调的一种重要形式使用提示对指令期望输出进行训练教会模型如何理解和遵循人类的指令。38.什么是参数高效微调参数高效微调PEFT是一系列技术的总称其核心思想是在微调时不动或只更新预训练模型的绝大部分参数只额外引入极少量的新参数并只训练这些新参数从而达到与全量微调相近的效果。常见技术有LoRA、QLoRA、Adapter 等。39.什么是上下文学习上下文学习In-Context LearningICL是大模型一项革命性的能力。它指的是模型不需要更新自身的任何参数仅通过在当前对话的提示中提供几个任务示例或指令就能立刻学会并执行一个新任务。40.什么是上下文窗口模型在一次推理过程中能够考虑和处理的文本总量包括提示和模型已生成的内容通常以token数量衡量。例如上下文窗口为8k意味着模型最多能处理8192个token。41.上下文窗口长度限制有什么影响限制模型处理长文本的能力可能丢失远距离信息影响回答连贯性和准确性。42.为什么大模型具备上下文学习能力这种能力被认为是模型规模达到一定程度后涌现出来的。在预训练过程中模型“阅读”了海量的文本这些文本中本身就包含了各种任务和示例如问答对、文章摘要等。当模型足够大时模型内部形成了强大的模式匹配和推理能力使得它能够在推理时根据提供的几个示例快速识别出所需的任务模式并模拟生成相应的输出。43.什么是零样本学习零样本学习Zero-Shot Learning是机器学习的一种高级范式其核心目标是让模型能够识别或理解在训练阶段从未见过任何样本的类别。44.什么是少样本学习少样本学习Few-Shot Learning是上下文学习最常见的形式。指在提示中提供少量通常是几个任务示例从而帮助模型更好地理解任务意图和格式生成更高质量的答案。例如先给几个翻译例子再让模型翻译新的句子。45.什么是灾难性遗忘灾难性遗忘Catastrophic Forgetting是机器学习中的一个经典问题。指当一个模型学习新任务或新知识时会严重覆盖或破坏之前已经学会的旧任务或旧知识的性能。46.什么是思维树思维树Tree of ThoughtsToT让模型在推理的每一步都探索多种可能的下一步然后通过评估分支优劣选择最有希望的路径继续必要时甚至可以回溯使得模型能进行更深度、更可靠的推理。47.人类反馈强化学习是什么人类反馈强化学习RLHF是让大模型的行为与人类价值观和偏好对齐的核心技术。它分为收集人类偏好、训练奖励模型、强化学习微调三个步骤。48.为什么大模型需要数十亿参数参数是模型存储知识和进行计算的基础需要如此多参数的主要原因①存储知识模型需要将学到的海量语言知识、世界事实存储在参数中。参数越多“记忆库”就越大。②建模复杂关联语言和理解需要捕捉词与词、句与句之间极其复杂、细微的关联。大量的参数使得模型有能力构建非常复杂的函数来表示这些关联。③支撑涌现能力如前所述许多高级能力如推理只有在模型达到一定规模后才会涌现。49.大模型的参数量越大越好吗参数量越大模型的表达能力越强但也需要更多的计算资源和数据且可能面临过拟合问题。50.GPU、NPU有什么区别NPU专为AI推理而设计具有高效执行神经网络计算的能力适用于低功耗、高实时性的应用场景。GPU广泛应用于图形渲染和通用计算领域具有极高的计算吞吐量和灵活性适合处理大规模并行任务和深度学习训练。51.大模型边端部署的难点是什么①算不动/算得慢计算资源有限边缘设备的算力远不如服务器②装不下内存不足大模型体积大比如10亿参数的模型占几十GB内存边缘设备内存通常只有几GB③能耗高大模型运行耗电多边缘设备电池容量或供电功率有限。52.如何解决大模型边端部署问题通常结合模型轻量化与硬件加速等方法解决相关问题。53.什么是大模型轻量化大模型轻量化是指通过一系列技术减少模型的大小、计算量和能耗使其能够部署在资源受限的环境中如手机、嵌入式设备、边缘服务器。主要技术包括模型剪枝、量化、知识蒸馏等。54.什么是模型剪枝模型剪枝的目的是识别并移除模型中冗余、不重要的参数在保证能力的前提下降低算力和内存需求。55.什么是大模型量化大模型量化通过将模型权重和激活从高精度转换为低精度减少存储和计算开销。56.什么是知识蒸馏知识蒸馏是一种模型压缩技术通过让小模型学生学习大模型教师的输出分布软标签将其“知识”迁移至轻量级模型。学生模型在保留相近性能的同时显著降低参数量和计算成本适用于模型部署与加速。四、评估篇57.数据质量评价主要维度是什么数据质量评价主要维度包括准确性、完整性、一致性、及时性、唯一性和有效性等。58.大模型评价主要维度是什么大模型评价主要关注以下方面①知识广度与准确性模型是否能回答广泛领域的问题答案是否准确②推理能力与逻辑思维模型是否具备解决复杂问题的能力③指令遵循与对齐程度模型是否能按照用户意图生成内容④创造力与多样性模型是否能生成新颖且多样化的内容⑤安全性与鲁棒性模型是否能在恶意输入或极端场景下保持稳定。59.大模型安全性评价主要维度是什么大模型安全性评价主要维度包括①模型应用安全模型在真实交互中抵御恶意攻击的能力如提示注入、数据泄露、资源滥用等②数据与隐私安全训练和使用过程中对用户敏感数据和模型内部信息的保护水平③模型自身安全模型在训练和部署阶段的健壮性抵御投毒、后门等攻击的能力④安全治理与合规是否将安全融入全生命周期并符合国际国内的相关标准与法规。60.大模型性能评测主要指标是什么生成质量指标流畅度与连贯性、准确性、BLUE和ROUGE分数、F1分数、困惑度等、响应效率首Token延迟、吐字率、吞吐量等、资源消耗等。61.什么是BLEUBLEUBilingual Evaluation Understudy是一种用于评估机器翻译质量的指标它通过比较机器翻译输出与一个或多个参考翻译之间的n-gram重叠来进行评分关注精确度。62.什么是ROUGEROUGERecall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation是一种用于评估自动文本摘要和机器翻译质量的指标通过比较自动生成的摘要与参考摘要通常是人工生成的之间的相似度来进行评估关注生成内容对原文的召回率。63.什么是F1分数F1 ScoreF1分数用于综合评估分类模型的精确率Precision和召回率Recall由于能够平衡这两个指标的影响可有效反映模型在处理类别不平衡问题时的性能。64.什么是困惑度Perplexity困惑度是自然语言处理NLP中一种常用的评估语言模型性能的指标。可以直观地将其理解为模型在预测下一个词时的“平均不确定程度”如果模型能准确预测文本中的下一个字困惑度就低如果预测不准困惑度就高。65.什么是首Token延迟首Token延迟是指从用户发送请求到模型返回第一个Token所花费的时间该指标直接影响用户感知的响应速度是交互流畅度的关键。66.什么是吐字率吐字率指模型每秒生成Token的数量该指标决定了答案的输出速度影响用户体验在长文本生成场景下较高的吐字率会更流畅。五、平台篇67.Palantir AIP平台是什么Palantir AIPArtificial Intelligence Platform是一款用于企业级应用集成和数据交换的平台它提供了一套完整的工具集帮助企业快速、安全地将不同应用系统集成在一起,实现数据的无缝交换。68.“元星座”是什么“元星座”是Meta ConstellationPalantir公司的下一代行星级时敏情报系统其本质上是一个软件平台其核心能力在于智能调度和融合数百颗商业卫星的数据并借助人工智能技术旨在为用户提供全球范围内近实时的情报洞察和决策支持。69.“晶格”是什么美军的“晶格”Lattice系统是由美国科技初创公司安杜利尔Anduril从2017年开始研制的一款智能指挥控制软件平台。主要瞄准现代战场上的“数据洪流”难题旨在将陆、海、空、天等不同领域成千上万的传感器和武器平台连接起来通过人工智能技术融合数据为作战人员生成一张统一的、实时的共用作战图从而极大缩短从发现目标到实施打击的决策时间支撑更快的决策。70.Manus是什么Manus是由中国团队Monica于2025年3月6日正式推出的全球首款通用型AI智能体AI Agent其核心理念是“手脑并用”源自拉丁语“Mens et Manus”旨在通过自主规划与执行复杂任务直接交付完整成果而非仅提供建议或文本答案。71.什么是MCP?MCPModel Context Protocol是一个开放协议用于让大型语言模型能够安全、标准化地使用外部工具、数据和服务。72.什么是A2A?A2AAgent-to-Agent即智能体间的交互指的是多个AI智能体通过通信和协作模拟人类团队的工作模式共同完成一个复杂任务。73.什么是AI智能体AI AgentAI智能体是一种能够跨领域自主规划、执行复杂任务并交付完整成果的人工智能系统。不同于传统专注于单一任务的AIAI智能体具备类似人类的综合认知与执行能力能够独立完成从任务分解到结果输出的全流程。74.什么是检索增强生成RAG?检索增强生成Retrieval-Augmented GenerationRAG通过检索外部知识库增强模型生成能力。用户提问后RAG先从外部知识库如文档、数据库、网页中检索出与问题最相关的文档片段并将这些片段和原始问题一起作为上下文输入给大模型大模型基于提供的权威知识生成回答。75.检索增强生成有什么优势RAG的核心优势是减少幻觉、提升准确性和时效性。①减少幻觉模型基于真实的检索数据回答减少了模型凭空编造的可能②提升准确性能调用专业知识库如医疗指南、法律条文回答更专业③提升时效性知识库可以随时更新让模型能回答最新问题而不必重新训练模型。六、应用篇76.大模型如何辅助代码开发①代码补全写代码时自动补全后续内容②注释生成为写好的代码添加注释③代码解释解释现有代码的功能④bug修复发现代码中错误并提出修改建议⑤单元测试生成为代码生成测试用例验证代码是否能正常运行⑥重构建议优化旧代码的结构使代码更简洁、易维护⑦代码自动编写根据提示词自动生成代码基本版。77.大模型如何优化搜索引擎大模型使搜索引擎“更懂用户、更实用”主要优化包括理解模糊需求、多轮对话式搜索、生成式答案、多模态搜索等。78.大模型如何辅助内容创作主要场景包括①文本组织整理报告、抽取信息、语言翻译等②创意生成创作小说、宣传文案等③音乐生成根据文本描述生成音乐④图片配文根据文本生成匹配适当图片。79.大模型如何实现多轮对话的连贯性主要方法包括①维护对话历史将之前的对话内容也作为上下文输入给模型②上下文注意力模型处理新问题时同时关注历史对话里的关键信息③状态跟踪显式地维护对话状态如用户的目标、已提及的信息确保对话围绕主题④情感理解感知用户的情绪并做出恰当的反应。80.多模态模型的应用场景有哪些应用场景主要包括①文生图根据文字描述生成图片②图生文根据输入图片生成文字描述③图文问答结合图片和文字提问模型回答④视频摘要输入视频生成文字摘要⑤语音转文本并分析把语音转成文本再根据文本内容进行分析。81.大模型如何结合知识图谱使用大模型通过检索增强、图神经网络、实体链接、关系推理等方式整合知识图谱信息辅助回答减少幻觉提升专业性。82.大模型进行信息抽取能提取哪些关键内容①实体具体的人、事、物②关系实体之间的联系③事件具体发生的事情感文本的情绪倾向④关键词/摘要文本的核心词和摘要生成。83.大模型如何将复杂文本简化为通俗表达通过摘要生成提取核心要点生成摘要、术语解释将专业术语替换为日常用语或加以解释、句式简化拆分长难句使用更简单的句子结构、上下文重组调整逻辑顺序使其更符合大众的理解习惯等方式实现。84.大模型结合知识库能实现什么检索效果提升答案准确性、时效性、可解释性支持复杂推理和多跳问答。85.大模型如何整合多源信息进行回答主要方法包括①通过注意力机制权衡不同信息源的重要性重点关注更相关的内容②将不同信息中的互补部分组合起来形成完整答案去冗余识别并去除重复的信息③当不同信息冲突时根据来源可靠性等因素进行判断或如实告知用户存在冲突等技术实现。86.大模型如何筛选检索到的冗余信息使用去重算法、相关性排序、摘要生成、信息聚合等方法筛选冗余信息。87.美军推进的大模型典型应用有哪些①“多诺万”(Donovan)是Scale AI公司研发的端到端AI决策支持平台用于支撑美国陆军第18空降师辅助决策制定实现海量情报数据如任务命令、态势报告快速分析、行动方案生成和评估等功能大幅缩短作战规划周期。②“雷霆熔炉”(Thunderforge)是由国防创新单元DIU主导的关键项目由Scale AI公司进行开发通过将AI深度整合到作战规划中利用大模型和兵棋推演快速生成、模拟和评估多种行动方案旨在获得对对手的决策速度优势。③Amelia助手是海军与通用动力信息技术公司GDIT合作推出的人工智能助手旨在提升海军体系服务台应答效率解放人类操作员以便其开展更复杂、更重要的工作。④Hermes大语言模型是Scale AI公司与海军陆战队大学合作开发的专注于军事教育和规划的大模型通过加载特定条令和数据可帮助军事人员理解复杂作战环境、进行策略分析和问答。七 、安全篇88.大模型的主要安全问题包括哪些数据隐私与泄露风险、模型安全与对抗攻击、内容安全与伦理风险、基础设施与合规风险、智能体与系统级风险等。89.常见的大模型攻击手段有哪些提示注入、对抗样本、数据投毒、模型窃取、成员推断攻击等。90.常见的大模型防御手段有哪些提示词过滤、对抗训练、差分隐私、模型监控、安全对齐、红队测试等。91.大模型“幻觉”是什么“幻觉”问题是大模型当前的核心缺陷之一是指大模型生成内容看似流畅合理但实际上是错误的或虚构的与现实或输入信息不符。92.如何缓解大模型幻觉问题通过使用RAG提供事实依据、指令微调要求模型诚实、让模型提供引用来源、用户交叉验证信息、通过RLHF持续优化等方式减少模型捏造答案的倾向。93.大模型可解释性是什么可解释性Interpretability是指人类能够理解、信任和有效管控人工智能模型如何做出决策的程度。它旨在打开AI的“黑箱”让模型的决策过程对人类而言变得透明和可理解。94.如何防止模型生成有害内容主要方法包括①过滤器使用内容过滤器预训练时去掉有害数据②指令微调与RLHF通过人类反馈训练模型使其拒绝生成有害内容③内容审核对模型的输出进行实时检测和过滤拦截有害内容④红队测试主动模拟攻击发现模型漏洞并修复。95.什么是提示注入攻击者通过特殊提示词诱导模型忽略原有指令执行恶意操作。如果模型防御不足就可能泄露信息。96.模型对齐的目标是什么模型对齐Model Alignment确保输出符合人类价值观防止生成有害内容。例如未对齐的模型可能反馈一些违法违规内容对齐后会拒绝未对齐的模型可能答非所问对齐后会准确回应。97.如何识别AI生成内容①AI检测工具使用专门的工具分析内容特征判断是否是AI生成②特征分析检查内容是否有AI的“痕迹”比如文本重复率高、逻辑弱③水印技术在生成时嵌入难以察觉的特定模式④行为模式检测训练专门的二分类模型来区分AI生成和人类撰写。98.模型训练是否侵犯版权存在争议需考虑数据来源、合理使用原则、版权法例外条款、行业协议等。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。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。大模型入门到实战全套学习大礼包1、大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通2、大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。3、AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。4、大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。5、大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。适用人群第一阶段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。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】