一、大模型基础架构：Transformer与混合专家（MoE）

在大模型的技术体系中，Transformer架构与混合专家（MoE）机制是支撑模型性能与效率的两大核心，二者的结合推动了参数规模从百亿级向万亿级的突破。

1. Transformer：大模型的“地基”架构

Transformer自2017年由Google提出以来，彻底改变了自然语言处理（NLP）领域的技术路径，其核心优势在于并行化处理能力与长距离依赖建模能力，成为GPT、BERT、LLaMA等主流大模型的基础框架。

核心原理：以自注意力机制（Self-Attention） 为核心，通过计算序列中每个token与其他所有token的关联权重，实现对上下文信息的全局捕捉，解决了传统RNN（循环神经网络）难以并行训练和长文本建模的痛点。

关键组件：

• 多头注意力（Multi-Head Attention）：将自注意力机制拆分至多个“子空间”，同时捕捉不同维度的语义关联（如语法结构、语义逻辑），提升模型对复杂信息的理解能力。
• 前馈网络（FFN）：对经过注意力层处理的特征进行非线性变换，是模型“学习知识”的核心模块，通常由两次线性变换和激活函数（如GeLU）组成。
• 层归一化（LayerNorm）与残差连接：前者避免训练中梯度消失或爆炸，后者让模型更易学习到有效特征，二者共同保障了深层模型（如GPT-4的128层）的稳定训练。
• 实践价值：凭借高效的并行训练特性，Transformer能够支撑海量数据的预训练（如GPT-3基于45TB文本数据），为模型积累通用知识奠定基础。

2. 混合专家（MoE）：高效扩展模型规模的“利器”

随着大模型参数规模的增长，全参数训练与推理的计算成本呈指数级上升。MoE机制通过稀疏激活策略，在扩展模型容量的同时控制计算开销，成为万亿级参数模型（如GPT-4、PaLM-2）的关键技术。

核心逻辑：将模型的核心模块（通常是Transformer中的FFN层）拆分为多个独立的“专家子网络”（Expert），每层仅通过门控机制（Gating Network） 激活少数专家（如100个专家中激活2个），而非全量调用。

• 门控机制通过softmax函数计算输入与各专家的匹配度，动态选择最适合处理当前任务的专家，实现“术业有专攻”。

典型案例：

• Google的Switch Transformer：首次将MoE应用于千亿级模型，通过“路由切换”机制激活单个专家，将计算效率提升3倍，支撑了1.6万亿参数模型的训练。
• Meta的FairSeq-MoE：在翻译任务中引入MoE，在保持翻译质量的前提下，训练速度提升4倍，推理延迟降低50%。

核心优势：

• 计算高效：稀疏激活使模型参数规模（如万亿级）与计算量（如千亿级 FLOPs）解耦，避免全参数模型的高成本。
• 任务适配：不同专家可侧重学习不同领域知识（如法律、医疗、代码），提升模型在垂直任务中的性能。

3. 二者结合：平衡容量与效率的最优解

MoE并非替代Transformer，而是作为其“增强插件”，通过替换Transformer中的FFN层，形成“Transformer+MoE”的混合架构，实现“大而不重”的效果。

• 结合方式：用MoE层替代Transformer编码器/解码器中的FFN层，保留多头注意力、层归一化等核心组件，既维持模型对上下文的建模能力，又通过稀疏激活扩展容量。
• 价值体现：以GPT-4为例，其通过MoE机制将参数规模扩展至万亿级，同时将推理成本控制在可接受范围内；开源模型Mixtral-8x7B（8个70亿参数专家）通过激活2个专家，性能接近1300亿参数的LLaMA 2，推理速度却快4倍。

二、大模型微调技术：低资源场景下的性能优化

预训练大模型具备通用知识，但在具体任务（如客服对话、代码生成）中需通过微调适配场景。传统全参数微调存在显存占用高、计算成本大的问题，因此参数高效微调（PEFT） 技术成为研究热点，以下为5种主流方案及其创新点：

微调技术	核心思想	关键改进与优势	适用场景
LoRA（低秩适配）	冻结预训练模型权重，在Transformer注意力层插入低秩矩阵（A∈Rd×r，B∈Rr×d，r≤d），仅微调低秩矩阵	参数量减少90%以上，显存占用降低70%，支持多任务快速切换（如同一模型微调后同时处理翻译、摘要）	中小显存设备（如单张3090）、多任务场景
LoRA-FA（固定矩阵A的LoRA）	在LoRA基础上，固定随机初始化的矩阵A，仅训练矩阵B	计算开销较LoRA再降30%，避免矩阵A与B的协同优化成本	边缘设备（如手机、嵌入式设备）、资源极度受限场景
VeRA（基于向量的随机适配）	所有LoRA层共享同一对随机初始化低秩矩阵，仅学习层特定的“缩放向量”（控制每层低秩矩阵的作用幅度）	参数效率较LoRA提升1000倍（如70亿参数模型微调仅需数万参数），几乎不增加推理延迟	边缘计算、实时交互场景（如智能音箱、车载AI）
Delta-LoRA	在LoRA框架下，对预训练权重W₀的增量ΔW（ΔW=Wₜᵣₐᵢₙₑd - W₀）也施加低秩约束，即微调ΔW=AB	既通过低秩矩阵控制参数规模，又保护预训练模型的核心知识，避免微调后性能“退化”	对预训练知识依赖性强的任务（如医学问答、法律文书分析）
LoRA+	对LoRA的矩阵A和B采用不对称学习率（如A的学习率为1e-4，B的学习率为1e-3）	缓解训练中A与B梯度失衡问题，收敛速度提升20%，微调后模型在复杂任务（如代码调试）中的稳定性显著增强	高精度要求场景（如工业质检、金融风控的AI决策）

技术选型建议

• 通用性优先：选择LoRA，适配大多数任务且调参成本低；
• 超轻量化需求：优先VeRA，适合资源极度受限的边缘场景；
• 性能与稳定性兼顾：Delta-LoRA（保护预训练知识）或LoRA+（优化训练效率）更优。

技术	参数效率	计算开销	核心改进方向
LORA	中	低	基础低秩适配
LORA-FA	高	极低	冻结AA矩阵
VeRA	极高	极低	共享矩阵+缩放向量
Delta-LoRA	中	中	低秩增量+权重更新
LORA+	中	低	非对称学习率优化

三、检索增强生成（RAG）技术：从静态到智能的演进

RAG技术通过“检索外部知识+模型生成”的模式，解决大模型“知识过时”“事实性错误”等问题，其发展经历了从传统静态流程到智能体驱动（Agentic RAG） 的跨越。

1. 传统RAG：简单高效的“管道式”流程

传统RAG是检索与生成的“线性组合”，流程固定且缺乏动态优化能力。

• 核心步骤：
  1. 检索阶段：基于用户查询（如“2024年诺贝尔物理学奖得主”），通过BM25（关键词匹配）或向量检索（如FAISS）从固定知识库中提取相关文档片段。
  2. 生成阶段：将检索到的文本拼接为上下文，输入大模型生成最终回答。
• 核心局限：
  • 静态割裂：检索与生成分离，检索结果质量直接决定生成效果，若检索遗漏关键信息，生成内容必然存在偏差。
  • 缺乏反馈：无法根据生成过程中的问题（如“检索结果不完整”）调整检索策略，多跳推理（如“某药物的研发者→其团队的其他成果”）需人工设计分步查询。

2. Agentic RAG：具备自主决策能力的“智能系统”

Agentic RAG通过引入智能体（Agent），让RAG流程具备“思考-行动-反馈”的闭环能力，从“被动执行”升级为“主动优化”。

• 三大核心改进：
  • 动态检索与多跳推理：
    • 智能体根据生成内容的反馈（如“当前信息不足以回答”），自动改写查询（如将“2024诺奖物理”改为“2024诺贝尔物理学奖获奖项目及团队”）或发起多轮检索。
    • 针对复杂问题（如“从北京到上海的高铁票价及耗时”），自动分解为“查询高铁线路→提取票价信息→确认运行时间”等子任务，逐步检索并整合结果。
  • 任务感知与工具调用：
    • 智能体根据任务类型（问答、摘要、数据分析）选择适配的检索工具（如代码相关问题用GitHub检索，新闻问题用实时资讯API）。
    • 支持调用外部工具补充能力（如涉及计算时调用计算器，涉及实时数据时调用天气/股票API）。
  • 自我验证与纠错：
    • 对生成结果进行事实性校验（如二次检索验证“诺奖得主姓名”是否准确）和逻辑一致性评估（如检查“票价与耗时”是否匹配当前高铁班次），自动修正错误。

3. 演进本质：从“流程化”到“类人化”

传统RAG是“输入→检索→生成”的固定管道，而Agentic RAG通过智能体赋予系统“自主决策”能力，模拟人类解决问题的思路（分析问题→制定策略→执行优化→验证结果），更适用于复杂场景（如企业知识库问答、科研文献分析）。

维度	传统RAG	Agentic RAG
检索方式	单次、静态	多轮、动态优化
推理能力	单跳，依赖人工设计	多跳，自主分解任务
上下文管理	固定拼接	动态筛选与精炼
错误处理	无自检机制	结果验证与修正
适用场景	简单问答、文档摘要	复杂推理、实时交互、工具调用

四、智能体设计的5大经典模式

智能体（Agent）是实现复杂任务自主决策的核心，其设计模式决定了系统的“思考能力”与“执行效率”。以下5种模式是当前工业界与学术界的主流实践：

1. Reflection Pattern（反思模式）：自我迭代优化

• 核心逻辑：让智能体具备“自我评估”能力，通过分析输出结果的错误与不足，迭代修正策略。
• 典型流程：生成初步结果 → 对照目标（如“回答准确性”“逻辑连贯性”）分析缺陷 → 调整参数/策略重新生成 → 重复至满足要求。
• 应用场景：学术论文写作（自动修正语法错误、补充引用文献）、代码调试（定位bug并优化逻辑）。

2. Tool Use Pattern（工具使用模式）：扩展能力边界

• 核心逻辑：智能体通过调用外部工具（API、计算器、搜索引擎等）弥补自身能力短板，实现“术业有专攻”。
• 关键环节：根据任务需求（如“计算GDP增长率”）选择适配工具 → 生成工具调用参数（如时间范围、数据来源） → 解析工具返回结果并整合至最终输出。
• 应用场景：金融分析（调用股票API获取实时数据并计算收益率）、旅行规划（调用机票/酒店API对比价格）。

3. ReAct Pattern（推理-行动模式）：交互式决策

• 核心逻辑：将“推理（Reasoning）”与“行动（Action）”紧密结合，通过实时分析当前状态决定下一步动作，形成动态闭环。
• 典型流程：
  1. Reason：分析当前任务（如“用户需要北京五日游攻略”），判断“需先查询北京热门景点”；
  2. Act：调用旅游API检索景点信息；
  3. 再次Reason：基于检索结果，判断“需进一步查询景点间交通方式”；
  4. 再次Act：调用地图API获取路线；循环至完成攻略。
• 应用场景：复杂任务规划（如项目管理流程设计）、客服对话（根据用户需求逐步提供解决方案）。

4. Planning Pattern（规划模式）：长周期任务拆解

• 核心逻辑：面对长期目标（如“撰写一本书”），智能体先制定分步计划，再按计划执行，过程中动态调整进度。
• 关键环节：将目标分解为可执行的子任务（如“确定大纲→撰写第一章→修改润色”） → 为每个子任务分配资源（时间、工具） → 监控执行进度，若某子任务延迟则调整后续计划。
• 应用场景：产品开发（从需求分析到上线的全流程规划）、大型会议筹备（议程设计、嘉宾邀请、场地布置）。

5. Multi-agent Pattern（多智能体模式）：协同解决复杂问题

• 核心逻辑：多个智能体分工协作，通过角色分配与通信机制，共同完成单一智能体难以处理的复杂任务。
• 典型架构：
  • 管理者智能体：分配任务（如“让A负责数据收集，B负责分析，C负责可视化”）；
  • 执行者智能体：完成具体子任务；
  • 通信机制：通过“投票”（如多个执行者对分析结果投票）、“辩论”（如针对方案分歧展开论证）达成共识。
• 应用场景：企业级决策（市场、财务、运营多部门智能体协同制定战略）、自动驾驶（感知、决策、控制多智能体协同操作）。

五、文本分块策略：RAG系统的“数据预处理”关键

在RAG等依赖文本检索的系统中，文本分块是影响检索精度的核心预处理步骤——分块过大会导致信息冗余，过小则会割裂语义。以下5种策略覆盖了从基础到高阶的应用场景：

1. Fixed-size Chunking（固定长度分块）：最基础的通用方案

• 核心逻辑：按固定token长度（如256、512 tokens）分割文本，可通过“滑动窗口”（如相邻分块重叠50 tokens）减少语义割裂。
• 优劣势：
  • 优点：实现简单，计算成本低，适配大多数基础NLP任务（如BERT输入预处理、简单问答）。
  • 缺点：未考虑文本语义，可能在句子、段落中途截断（如将“小明喜欢吃苹果，小红喜欢吃香蕉”拆分为“小明喜欢吃苹果”和“小红喜欢吃香蕉”，割裂人物与喜好的关联）。
• 典型场景：通用搜索引擎的基础检索、低资源场景下的文本向量构建。

2. Semantic Chunking（语义分块）：保留语义完整性

• 核心逻辑：基于文本的语义边界（如段落、话题转折点）分块，避免切断逻辑关联。
• 实现方式：
  • 规则驱动：按标点（句号、换行符、段落符）分割，确保分块以完整句子或段落为单位。
  • 模型驱动：用Sentence-BERT等模型计算相邻句子的嵌入相似度，当相似度低于阈值（如0.7）时，判定为语义边界并分割。
• 优劣势：
  • 优点：分块内语义连贯，提升后续检索与生成的准确性（如法律条文、学术论文的分块）。
  • 缺点：需额外计算语义相似度，成本高于固定分块。
• 典型场景：精细化问答（如“解释相对论的核心假设”）、长文本摘要生成。

3. Recursive Chunking（递归分块）：分层适配复杂文本

• 核心逻辑：采用“先粗后细”的分层策略分割文本，平衡分块长度与语义完整性。
• 典型流程：先按大粒度（如章节、小节）分割长文档 → 再将每个大粒度块按中粒度（如段落）分割 → 最后根据需要按小粒度（如句子）分割，形成“文档-章节-段落-句子”的层级结构。
• 优劣势：
  • 优点：适配多级处理需求（如检索时先定位章节，再提取段落细节），适合长文档（如100页以上的论文、法律合同）。
  • 缺点：需设计分层规则，对非结构化文本（如无章节标记的小说）适配性较差。
• 典型场景：学术文献分析（从摘要定位到具体实验章节）、企业年报解读（从整体财报定位到某业务板块数据）。

4. Document Structure-based Chunking（基于结构的分块）：贴合人类阅读逻辑

• 核心逻辑：利用文档的固有结构（标题、副标题、表格、列表）分块，使分块结果与人类阅读习惯一致。
• 实现方式：解析Markdown（# 标题、## 副标题）、HTML（<h1）、PDF（目录、页眉页脚）等格式的标签信息，按结构层级分块（如将“1.1 研究背景”下的所有内容作为一个块）。

优劣势：

• 优点：分块精准度高，能快速定位特定结构的信息（如表格数据、公式说明）。
• 缺点：依赖文档格式规范性，对扫描版PDF（无结构标签）或纯文本（无格式信息）效果差。
• 典型场景：技术手册查询（如“如何配置路由器的WAN口”，直接定位到“配置步骤”章节）、结构化报告（如政府统计年鉴）解析。

5. LLM-based Chunking（基于大模型的分块）：动态适配复杂需求

• 核心逻辑：让大模型（如GPT-4、Claude）根据任务需求动态决定分块策略，而非依赖固定规则。
• 实现方式：
  • 直接生成：向大模型输入文本和任务指令（如“将这篇医疗报告按‘症状-诊断-治疗方案’分块”），由模型输出分块边界。
  • 规则优化：让大模型分析文本特征（如“这是一篇包含多个实验的论文”），自动生成适配的分块规则（如“每个实验的‘方法-结果’作为一个块”），再由规则引擎执行分块。
• 优劣势：
  • 优点：灵活性极强，能适配复杂场景（如跨语言文本、混合格式文档）。
  • 缺点：大模型调用成本高，分块速度较慢（延迟通常在秒级）。
• 典型场景：高价值文本处理（如医疗病历、专利文档）、个性化分块需求（如“按时间线拆分历史事件描述”）。

策略对比与选型

分块策略	核心优势	核心劣势	适用文档类型
固定长度分块	简单高效	割裂语义	通用文本、低资源场景
语义分块	保留语义连贯	计算成本高	结构化文本（论文、新闻）
递归分块	适配长文档	依赖分层规则	超长文档（书籍、合同）
基于结构分块	贴合阅读习惯	依赖格式规范	格式化文档（手册、报告）
基于大模型分块	灵活适配复杂需求	成本高、延迟大	高价值/复杂文本（病历、专利）

策略	核心逻辑	优势	局限性
Fixed-size	固定长度切割	高效、通用	语义断裂风险
Semantic	语义边界检测	保留上下文	计算复杂度高
Recursive	多级递归分割	灵活适配长文本	规则设计复杂
Structure-based	文档标签解析	精准匹配结构	依赖格式标准化
LLM-based	大模型动态决策	智能适应场景	成本高、速度慢

六、RAG技术的进阶对比：传统RAG vs HyDE vs Graph RAG

随着RAG技术的发展，衍生出HyDE（假设文档嵌入）、Graph RAG（基于知识图谱的RAG）等进阶方案，它们在检索策略和适用场景上与传统RAG存在显著差异。

1. 传统RAG vs HyDE：解决“查询与答案语义错位”问题

传统RAG的核心痛点是：用户查询（如“什么是ML？”）与知识库中答案（如“机器学习是一种让计算机从数据中学习的技术”）的语义表述可能差异较大，导致检索时难以匹配到相关文档。HyDE通过“生成假设答案”优化检索逻辑，有效解决这一问题。

核心流程对比

• 传统RAG：用户查询 → 直接生成查询嵌入 → 检索相似文档 → 生成回答。
• HyDE：用户查询 → 大模型生成“假设答案”（如“ML可能指机器学习，是AI的一个分支，通过算法让计算机自主学习”） → 生成假设答案的嵌入 → 检索与假设答案相似的真实文档 → 生成回答。

性能与场景差异

• 准确率：OpenAI实验显示，传统RAG在复杂问答任务中的准确率约45%，HyDE可提升至65%；若结合LLM重排序（对检索结果二次筛选），准确率可进一步提升至75%。
• 适用场景：
  • 传统RAG：适合查询与答案表述接近的场景（如“2023年中国GDP总量”）。
  • HyDE：适合抽象概念、模糊查询场景（如“解释区块链的核心价值”），或知识库中文档表述与常见查询差异较大的场景（如学术术语与通俗提问的匹配）。
• 优缺点：
  • 传统RAG：优点是流程简单、延迟低；缺点是对查询表述敏感，易出现“检索偏差”。
  • HyDE：优点是提升检索精度，减少“语义错位”问题；缺点是增加了“生成假设答案”的步骤，延迟与成本略高。

2. 传统RAG vs Graph RAG：强化“结构化推理”能力

传统RAG以“文本片段”为检索单位，擅长处理事实性问答，但在需要逻辑推理（如“某药物的副作用与代谢途径的关联”）的场景中表现不佳。Graph RAG将知识库构建为知识图谱（节点表示实体，边表示关系），通过图谱遍历实现结构化推理。

核心差异

• 数据形式：
  • 传统RAG：知识库以非结构化文本片段为主（如文档段落、句子）。
  • Graph RAG：知识库以结构化知识图谱为主（如“药物A-副作用-头痛”“药物A-代谢途径-肝脏”）。
• 检索逻辑：
  • 传统RAG：基于语义相似度检索文本片段，输出结果是独立的“信息块”。
  • Graph RAG：通过遍历知识图谱的节点与边，挖掘实体间的关联关系（如“药物A→代谢途径→肝脏→关联疾病→肝炎→副作用加重”），输出结果是“逻辑链条”。

适用场景对比

• 传统RAG：短平快的事实性问答（如“某药物的适应症有哪些”）、文本摘要生成。
• Graph RAG：复杂逻辑推理任务（如“分析某疾病的病因、治疗方案与潜在并发症的关联”）、多实体关联分析（如“某公司的竞争对手及其核心产品的技术来源”）。

七、大模型推理优化：KV缓存技术

在大模型生成文本（如对话、写作）的过程中，推理速度直接影响用户体验。KV缓存（Key-Value Cache）是Transformer推理阶段的核心优化技术，通过“缓存中间结果”大幅降低计算复杂度。

核心原理

Transformer的自注意力层在计算每个新token时，需要与之前所有token的Key（键）和Value（值）进行关联计算。若不使用KV缓存，生成第n个token时，需重新计算前n-1个token的Key和Value，计算复杂度为O(n²)（n为生成序列长度）。

• KV缓存机制：生成第一个token后，将其Key和Value存入缓存；生成后续token时，直接调用缓存中的历史KV，仅计算当前token的KV，计算复杂度降至O(n)（线性增长）。

实际价值

• 速度提升：使大模型生成速度提升3-5倍，例如GPT-3在未使用KV缓存时生成1000 token需10秒，启用后仅需2-3秒。
• 成本控制：减少重复计算，降低推理阶段的GPU算力消耗，使大模型的实时交互（如客服对话、智能助手）成为可能。
• 应用限制：KV缓存需占用GPU显存（如70亿参数模型生成1000 token，KV缓存约占用2GB显存），因此需在“序列长度”与“显存容量”间平衡（如显存有限时，限制生成序列长度为2048 token）。

工业界实践

目前所有主流大模型推理框架（如vLLM、Text Generation Inference（TGI）、TensorRT-LLM）均默认集成KV缓存，并在此基础上衍生出动态缓存（根据序列长度调整缓存大小）、量化缓存（将KV从FP16量化为FP8/INT8，减少显存占用）等进阶优化手段。

总结

大模型技术体系正沿着“架构优化（Transformer+MoE）→ 适配能力提升（参数高效微调）→ 知识增强（RAG演进）→ 自主决策（智能体设计）→ 效率优化（KV缓存、文本分块）”的路径快速发展。从技术选型来看：

• 模型开发：优先采用“Transformer+MoE”架构平衡容量与效率，结合LoRA等微调技术适配具体任务；
• 知识增强：简单场景用传统RAG，复杂推理用Agentic RAG或Graph RAG，模糊查询用HyDE；
• 系统优化：根据文档类型选择文本分块策略，通过KV缓存提升推理速度。
  未来，随着多模态能力融合、边缘部署优化等技术的突破，大模型将在更广泛的场景中实现“高效、精准、智能”的落地。

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。

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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

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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！

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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。

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