这周百度文心一言大模型正式发布了，不少网民拿着各种段子搞笑和玩梗。我在的其中某个微信群里，一位老兄针对当下的大模型，发出来如下的问题：

大家这么玩梗真没意思
我一直没弄明白这些大模型怎么帮助我工作

这个问题有一定的代表性，好多人看别人都在谈ChatGPT，自己不聊两句大模型、人工智能就觉得落伍，赶紧一头扎进去，书也看了不少，但回到自己生活，还是不了解大模型技术，到底能帮助自己干什么，感觉网上的那些东西，噱头居多，可谓奇技淫巧，落到自己的生活甚至工作中，好像变化并不大。

有这样感受的人并不在少数，事实上大模型这两个月的讨论热度也比当初下降了不少，一方面大模型并不是万能的，指望他能给迅速给人类社会带来革命性的改进，并不现实。

另一个方面，大模型尤其是针对全行业的通用大模型，不是人人都能玩的，也就中美那几个头部大厂才能玩的动，现在风投关注的大模型创业，更多的是针对某个行业的大模型应用，通过引入大模型，来对传统行业进行升级和改造，这也是某种意义上的数字化转型吧。

从我自己而言，这两个月反而是更频繁的使用了ChatGPT等大模型产品，深刻的感受到大模型技术给普通人带来的便利性，类似的事情，有这么几件。

1、视频剪辑

作为一个视频小白，平时的诉求，也就是把手机上拍的视频，能给剪辑出一个看的过去的小短片，升级以后的剪映就增加了类似的功能，只要你在上传视频的时候，点击“一键成片”，同时在输入框里输入你的要求，比如:

“ 帮我生成一个自然风光的vlog，长度为45秒”

剩下的事情，系统就帮你完成了，他会自动生成很多类似的模版，你从中选择一个你喜欢的就可以了，如果需要调整的话，你还可以基于这个模版再进行微调，但效果对于我而言，已经足够了。

这种效果就是大模型技术与某个场景的结合，如果没有大模型技术的加持，我必须手工的一个个上传视频，把多余的片段剔除掉，再到库里找到喜欢的音乐和视频模版，前后加一起，二十分钟总要的吧。也可能不用二十分钟，因为我用不了5分钟，就没有耐心继续搞下去，很快就退出了。

而有了AI的加持，一个视频，2分钟就搞定了，就算我调来调去，最多不会超过5分钟，这个后面的效率，是10倍以上的提升。

帮你节省时间，这是大模型技术的第一个好处。

2、产品设计

近期在帮朋友开的体育培训学校，设计一套从引流体验、排课预约、评价分享、回访复购整个过程的一套线上平台，我们也没有教育行业的产品设计经验，但现在不一样了，不知道没关系，有ChatGPT，你只需要会提问就行了。

也许AI的回答对于业内人士而言还不够精准，但对于我们这样的初学者而言，我只需要AI给我回答以下问题就行了：

• 这个行业的基本业务流程是什么？
• 这个行业目前的痛点有哪些？
• 帮我设计一套系统，应该包含哪些模块？

通过ChatGPT给的答案，一下子就帮助我们，这个行业的门外汉，拉低了进入这个行业的门槛，再结合我们的调研，产品经理很快就给出了这个产品的1.0版本，反响出人意料的好，客户的负责人当即表示，没想到这么短的时间，我们能给出这样专业的方案，充分体现了我们团队的专业性和认真负责的精神，当场表示要继续深入合作，尽快完善细节后敲定合同。

帮你快速熟悉和了解某一个行业，这是大模型技术的第二个用处。

3、内容识别

这是我接下来要在企业中推进的一件事情，就是减轻合同审核人员的工作量，由于企业内存在着大量的非标合同，所以多数情况下，法务的同事在审核合同的时候，都是要亲自打开一个个上传的附件，通过人工的方式来判断合同是否存在着一定的风险。

但在全行业降本增效的前提下，企业不可能还像以前那样，通过堆人头的方式，来实现效率的提升，这个时候，就需要通过信息技术，打造一个数字化的AI助手，来帮助我们的同事和小伙伴，来解决类似的痛点和问题。

比如说以后在审核某项合同或者付款的时候，AI助手会通过大模型技术、规则判定和文本识别，首先替你进行流程预审，并且给出相应的意见，以前这项工作，是需要有一定经验的同事才能够胜任，而现在的话，你只需要丢给他内部的规章制度，和本专业一些特定的规则，剩下的事情，让他自己学习就可以了。

如果你对预审的结果不放心，你也可以定位到风险提示的原文处，了解一下具体的细节，通过AI预审结合人工复核的方式，可以较好的提升流程审核的效率，降低对人员的依赖程度。

标准化文本及大附件的内容识别与提炼，这是大模型技术的第三个好处。

总结

以上几个点，是我近期工作和生活中使用到的一些与大模型技术有关的产品，实际上还远不止这么多，像知识助理、文案编写、数据分析等领域，都具有很广阔的应用前景。

但大模型技术所要遇到的挑战也不少，尤其是行业大模型，至少受以下几个条件所制约：

数据质量

高质量的数据是应用大模型的基础，但我接触过的绝大多数传统企业，都缺乏高质量的数据，需要进行有效的数据质量才可以

开放的文化

很多企业缺少对于信息或数据安全等级的有效分级，哪些数据属于机密，哪些可以开放并不清楚，经办人出于免责的角度，很多数据不愿意拿出来给AI进行训练，这也会影响结果的准确度

投入产出比

就算有风投加持，在企业内部部署自己的行业大模型，也还是个烧钱的玩意，到底能有多少效果，还是一个未知数。前两年经济尚好时，企业愿意拿出一部分资金出来进行探索式投入，但在降本增效的大背景下，企业自顾不暇，有多少精力，多大能力愿意掏真金白银出来，需要打一个问号。

但即使这样，我对大模型技术的应用也还是秉持乐观的态度。因为有的东西，你一旦使用了以后，你就再也回不去了。有了大模型的加持，人还是那个人，事还是那个事，但是人和事的效率，是几倍甚至是数十倍的提升了，尤其是对普通人而言，越基层的工作，效率提升就越高。

某种意义上而言，大模型技术会成为我们这个时代的基础设施，就像现在的云服务、电力、高速公路一样，融入到社会生活的方方面面，给人们的生活与工作带来极大的便利。

但如果你要享受到这种便利的话，你最起码得学会怎么使用这种工具吧，要上高速，你得先开车吧，想出去玩，你总得要先有出去玩的欲望吧。如果你已经进入了参禅悟道阶段，每天两点一线，除了公司就是家里，除了工作以外几乎没有任何娱乐，空余时间偶尔读读书，也不喜欢出去玩，那大模型技术确实帮不了你什么，毕竟大模型也不是万能的。

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一、大模型全套的学习路线

学习大型人工智能模型，如GPT-3、BERT或任何其他先进的神经网络模型，需要系统的方法和持续的努力。既然要系统的学习大模型，那么学习路线是必不可少的，下面的这份路线能帮助你快速梳理知识，形成自己的体系。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L2级别：AI大模型API应用开发工程

L3级别：大模型应用架构进阶实践

L4级别：大模型微调与私有化部署

一般掌握到第四个级别，市场上大多数岗位都是可以胜任，但要还不是天花板，天花板级别要求更加严格，对于算法和实战是非常苛刻的。建议普通人掌握到L4级别即可。

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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、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

作为普通人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断提高自己的技能和认知水平，同时也需要有责任感和伦理意识，为人工智能的健康发展贡献力量。