自 ChatGPT 面世以来，市场上一直用“iPhone 时刻”“划时代”“工业革命”等关键词来形容 AI 领域的飞速进展。如今，AI
大模型的战争已经开启大卷特卷模式。

OpenAI 刚刚炸裂推出 GPT-4o，科幻电影照进现实，不仅免费可用，能力更是横跨听图片、看图片、说图片，丝滑流畅毫无延迟，就像在打一个视频电话。

然而才一天时间，谷歌就在开发者大会上官宣Gemini、Google 搜索等 9 项重大内容！国内也不遑多让，火山引擎发布了字节跳动研发的豆包大模型家族，今天起正式开启对外服务。

确实，几乎每隔一段时间，AI 就有新的技术进展，从革命性的 ChatGPT 的问世到如今 Sora、GPT-4o 的爆火等等，每天都在刷新人们的认知。

在大模型蓬勃发展的同时，企业对 AIGC 人才的需求也在“指数级”增加。在猎聘发布的《AIGC 就业趋势大数据报告》显示，新一季度的 AIGC 人才需求是之前一个季度的 5.6 倍，招聘平均年薪超 40 万。乃至计算机/AI 等相关专业都成了高考志愿的热点。

如果说 2023 年是 AI 元年，那么 2024 年就正式步入了爆发年！每个人都在思考：AI 还能做什么？如何才能转化成生产力？

确实，对于个人，最近新发 AI 岗位的平均已经超过 4.6 万元，而人工智能工程师、算法研究员、大模型算法工程师等多个核心技术岗位涨幅明显，其中人工智能工程师新发岗位从 2022 年的 57433 元上涨至 2023 年 8 月的 62911 元，涨幅 9.5%。

作为一个普通人，应该如何入局？学习哪些 AI 技术？

我们既不能对 AI 过于无脑追捧，也不能熟视无睹。就像是之前刷屏的那句话：替代你的不是 AI，而是会使用 AI 的人！一定要先“利用 AI，升级核心竞争力，从而实现商业价值”，简单说，分 3 步：

1. 努力提升自己对于 AI 领域的认知
2. 上手和 AI 打交道
3. 主动在自己的工作中引入 AI 工具

如何系统的去学习大模型LLM ？

作为一名热心肠的互联网老兵，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。

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一、全套AGI大模型学习路线

AI大模型时代的学习之旅：从基础到前沿，掌握人工智能的核心技能！

二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

四、AI大模型商业化落地方案

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
• 内容：
  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
    - L1.4.1 知识大模型
    - L1.4.2 生产大模型
    - L1.4.3 模型工程方法论
    - L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
• 内容：
  • L2.1 API接口
    - L2.1.1 OpenAI API接口
    - L2.1.2 Python接口接入
    - L2.1.3 BOT工具类框架
    - L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
    - L2.2.1 什么是Prompt
    - L2.2.2 Prompt框架应用现状
    - L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
    - L2.2.4 Prompt框架与Thought
    - L2.2.5 Prompt框架与提示词
  • L2.3 流水线工程
    - L2.3.1 流水线工程的概念
    - L2.3.2 流水线工程的优点
    - L2.3.3 流水线工程的应用
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
• 内容：
  • L3.1 Agent模型框架
    - L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
    - L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
    - L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
  • L3.2 MetaGPT
    - L3.2.1 MetaGPT的基本概念
    - L3.2.2 MetaGPT的工作原理
    - L3.2.3 MetaGPT的应用场景
  • L3.3 ChatGLM
    - L3.3.1 ChatGLM的特点
    - L3.3.2 ChatGLM的开发环境
    - L3.3.3 ChatGLM的使用示例
  • L3.4 LLAMA
    - L3.4.1 LLAMA的特点
    - L3.4.2 LLAMA的开发环境
    - L3.4.3 LLAMA的使用示例
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
• 内容：
  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

学习计划：

• 阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。
• 阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。
• 阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
• 阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。

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