未来最炙手可热的技能AI大模型开发

   在人工智能的浪潮中，大模型的应用已经成为一个备受关注的领域。作为开发者，了解大模型的应用场景和学习路径，不仅能提升技术水平，还能开阔职业发展的道路

大模型的应用场景

大模型的应用场景非常广泛，以下是几种主要的方向：

1. Prompt Engineering（提示工程）：通过精心设计的提示词，引导大模型完成特定任务。这种方法简单易行，适合初学者入门。

2. 基于大模型的应用开发：在大模型生态上开发业务层产品，如AI主播、智能助手等。相较于传统API调用，大模型可以通过自然语言直接生成应用。

3. 私有知识库：为大模型配备外部知识库，如向量数据库或知识图谱，使其具备“记忆”能力，增强应用场景。

4. AI Agent：通过添加记忆体、执行器等功能，让大模型成为智能体，能够独立完成复杂任务。

5. 模型微调与训练：从Fine Tuning到大模型的训练，是高端赛道的核心竞争力。

学习路径与技术栈

要进入大模型领域，建议从外到内的思路入手，先熟悉应用层，再逐步深入到部署、微调和训练。

1. 编程基础

• Python：AI领域最常用的语言，学习Python基础语法和数据结构即可轻松上手。

• 向量数据库：如Chroma、ES、FAISS、Milvus等，用于存储信息，赋予大模型“记忆”。

2. 实战技能

• LangChain：一个强大的LLM编程框架，帮助开发者更轻松地构建大模型应用。支持模型集成、提示优化、记忆管理等功能，适合开发带有私有知识库的AI助手。

• 本地部署开源模型：推荐使用清华的ChatGLM2-6B模型，参数量62亿，支持中英双语，对话流畅，部署门槛低。

3. 理论基础

• 机器学习：掌握分类、回归、聚类算法，模型评估方法等基础知识。

• 深度学习：理解CNN、RNN、Transformer等网络结构，特别是Transformer作为NLP领域的基石。

• NLP基础：从word2vec到BERT，掌握预训练语言模型的原理和应用。

4. 进阶技术

• 模型训练与优化：包括继续预训练、微调、模型压缩、分布式训练等高级技术。

• 强化学习与alignment：理解RLHF（强化学习从人工反馈）等模型优化方法。

学习资源与建议

• 开源项目：如LangChain、ChatGLM2-6B，提供丰富的工具和文档，适合实践。

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大模型领域虽然竞争激烈，但其生态系统仍处于蓝海阶段。无论是提升工作效率，还是开拓职业道路，学习大模型技术都是值得的