实战了一个自己的大模型，跑通了 | 极客时间

就在前段时间的两会上，“人工智能”再次被提及，并成为国家战略的焦点。这一举措预示着在接下来的十年到十五年里，人工智能将获得巨大的发展红利。同时意味着，技术革命正在从互联网 + 向人工智能 + 逐步迈进，我们将迎来新一轮技术革新和人才需求的增长。毫无疑问，AI 应用型工程师一定是未来最紧俏的岗位。

在过去的一年多时间里，我持续关注着大型模型的发展趋势，并且尽可能地进行了尝试和实践。在学习的一过程中，也遭遇了不少问题，可能你也碰到过，比如：

• 小团队如何解决 GPU 与存储空间等资源问题？

• 如何在众多模型中选择合适自己领域的模型并进行优化？

• 如何从 0 到 1 构建一个自己领域内的大模型？

• 将微调后的大模型应用于具体的业务场景，要考虑哪些因素？

• 没有机器学习和深度学习基础，怎么深度使用大模型？

• ......

困难需要一点点克服，但是找对方法是解决问题的首要条件。我自己是通过以下的四点来调整学习方向的，也分享给你：

首先，持续更新自己的 AI 知识体系，对 AI 的发展和应用情况有一个清楚的认知，来适应 AI 领域的快速变化；

其次，部署一些有代表性的模型产品进行试用，比如 LLaMA、ChatGLM 等，为后面大模型选型打下坚实的基础；

除此之外，掌握一定的机器学习领域最核心的技术原理，比如大语言模型技术原理中的 Transformer 架构、Word2Vec 等等。

最后，积累丰富的实际项目经验，这有助于将理论知识有效地转化为解决具体业务问题的能力，这也正是企业最看重的一项能力。

就如同下面的阶梯形学习台阶一样，一步一个脚印，稳扎稳打，循序渐进地搞定 AI 大模型的实战。

这四点高效学习 AI 大模型实战的方法还是前阿里巴巴高级技术专家「独行老师」分享给我的。最近极客时间邀请他做了一门大模型实战的进阶课程《 AI 大模型实战高手课》，提前看了下介绍和开篇词，好家伙，这可以说是一场 AI 大模型的深度游了，他会带你从最基础的 AI 行业趋势洞察与新技术概览分析入手，到机器学习，逐步过渡到带你从 0 构建大模型，最后进行模型预训练、微调、测评等一站式搞定。

这一套组合拳打下来，不管是在个人技术能力的提升上，还是在寻求为企业引入 AI 技术的最佳路径上，你都能获得很大的突破。

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这儿特别介绍下「独行老师」，他是前阿里巴巴高级技术专家，目前担任国内某大型互联网公司首席技术官。拥有 10 多年软件开发及架构经验，先后在阿里巴巴、IBM 等知名公司任职，可以说具有非常丰富的互联网“三高”（高性能、高并发、高可用）应用实战经验了。

他长期从事分布式技术架构、物联网、人工智能等相关领域的研究，也是国内最早一批进行大模型技术研究和应用实战的人员。有句话说得好，学而优则教，老师一直希望把自己多年总结下来的学习经验分享给还在学习中迷茫的人，帮忙他们找到方向。

为了让我们能更快上手，独行老师根据前面提到的 AI 大模型工程师入局 AI 最佳路径，把课程由浅入深的分成了 5 个阶段：

在这部分，老师会介绍 ChatGPT 的发展，以及大语言模型中非常重要的概念：提示和智能体。学完了这一章的内容之后，你就会初步认识到 AI 的重要性，对研发工程师该着重从哪方面入手有一个清晰的认知。

这一章，主要是进行各种尝试，来感受大模型的魅力，学完这一章，你将学会如何部署、微调、RAG、封装大模型，这部分内容就是你在企业里落地大模型应用的基础。

从这一章开始，老师会带你深入技术细节，理解大模型的原理。相信你在体验完大模型后，一定会有很多疑问，比如大模型的权重文件里到底存放的是什么？大模型推理原理是什么样的？所有的疑问将会在学完这一章后全部解开。

当你学完原理后如何才能将所学知识吃透呢？那就需要亲自上手实战了，我们将使用上一章学到的知识，自己一步一步构建一个大模型，你甚至可以根据自己的需求去构建其他模型，比如翻译、分类、个人小助手等场景，我相信这会非常酷。

这一章节会深入探了 AI 行业的最新发展趋势，包括 Mamba 模型、Sora、机器人与大模型、人工智能与无人机，以及 AI 发展的下一阶段 Q-Star(*) 的概念。通过学习这些内容，你将了解到 AI 技术如何在不同领域产生深远影响，以及这些新兴技术将会如何塑造我们未来的工作和生活方式。

具体讲什么，我们一起看看大纲：

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人工智能是未来的趋势，这一点毋庸置疑。目前，AI 领域正处于早期接受者的阶段，这既表明了行业正在快速发展，也意味着我们仍有时间去学习并加入 AI 领域。请相信，十年后的你，定会感激现在努力的自己，而这门课程就是为你打开人工智能技术世界的大门。