AI領域的從業(yè)者在接觸大模型時，應該學習哪些技術？想打造AI產(chǎn)品的同學或者想做大模型相關應用的同學，又該如何學習相關技術？這篇文章里，作者做了梳理和總結，一起來看一下。

不少歷經(jīng)移動互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)者都有過輝煌的融資歷史，但他們現(xiàn)在的生活呢？我聽了幾個故事版本，那共同的特性是，他們白天是焦慮不安甚至恐懼的，夜深時他們才稍微安穩(wěn)下來，因為酒精和詩意，仿佛還能沉醉在曾經(jīng)大廠、名校、下樓喝杯咖啡就融到資的幻覺里。對于人生巔峰時期腳本、高速生長互聯(lián)網(wǎng)的留戀，多一秒鐘都是浪費，蘇東坡是一次不得志，后面次次不得志。時光有限，抓住機會趕緊上。

這次AIGC大模型技術和產(chǎn)品轉的快因為有如下AI-Infrustructure基礎。工程師已經(jīng)如火如荼的趕在AIGC大模型的道上了，產(chǎn)品經(jīng)理也得加油。

主動改變是紅利，被動改變是后退！

沒有基礎的同學抓緊看，AI-Infrastructure很重要.

本文主要講解AI領域從業(yè)者，在接觸AIGC大模型的時候，應該學習哪些大模型有關的技術，做大模型相關的應用應該學哪些技術，如何學懂這些技術，會遇到哪些問題，如何解決問題？

一、客戶需要AI大模型博得未來

我們一個連續(xù)創(chuàng)業(yè)者客戶是這樣回應一個時代結束了：

“拿不到AI大模型的票，接下來的人生只能讀蘇東坡的詩”！

客戶說：”要開發(fā)得先咨詢和學習下面這么多AIGC大模型技術，先請你們來企業(yè)實戰(zhàn)咨詢也一并給你們來開發(fā)吧，我們邊學邊問。”，那么客戶究竟學了哪些AIGC大模型技術呢？下面一一道來。

二、AIGC和大模型擁有廣闊的應用場景

人工智能生成內(nèi)容技術（AIGC）大模型有不同應用場景?？梢钥吹揭韵聭茫?/p>

1）山姆奧特曼封神OpenAI Dev Day演講后開啟Iphone時刻的GPTs

https://www.gptshunter.com/

2）新聞和文章：AIGC可以用于生成新聞文章、評論文章、博客文章等

www.cnbluesource.com

做交互设计10年，我为何转岗到产品经理？

真正转岗之后，我发现很多工作还是超出了自己的想象。产品经理的工作确实比较杂。理论上，产品经理的工作包括了产品的方方面面，从市场研究、用户调研、数据分析...

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3）廣告和營銷：AIGC可以用于生成廣告文案、營銷創(chuàng)意、社交媒體帖子等

www.chinaciaf.org

4）娛樂和游戲：AIGC可以用于生成電影、電視劇、動畫、游戲等

m.tech.china.com

5）教育和培訓：AIGC可以用于生成課件、練習題、模擬測試等

www.chinaedu.net

6）科學和研究：AIGC可以用于生成實驗報告、論文、數(shù)據(jù)分析等

6352484650069.huodongxing.com

7）個人和商業(yè)使用：AIGC可以用于生成個人作品、商業(yè)文檔等

https://item.m.jd.com/product/10067217658262.html?gx=RnAoFNnisLpgEx-KdwPoEfgeSQ&gxd=RnAokWcKbGeIyZFG_oN0WuHzhV8fcEw&ad_od=share&utm_source=androidapp&utm_medium=appshare&utm_campaign=t_335139774&utm_term=CopyURL

AIGC大模型技術具有廣闊的應用前景，可以為我們的生活和工作帶來許多便利。

三、做AIGC大模型產(chǎn)品需要懂哪些技術？

1. PC互聯(lián)網(wǎng)主要是懂PC基礎技術架構

如圖所示：PC互聯(lián)網(wǎng)的基礎技術架構可以總結為以下幾點：

1）客戶端技術

包括瀏覽器、搜索引擎等前端技術,以及操作系統(tǒng)、硬件等用戶設備方面技術。主要技術有HTML/CSS/JavaScript、瀏覽器內(nèi)核、搜索算法等。

2）服務器端技術

包括web服務器、應用服務器、數(shù)據(jù)庫等后臺技術。主要技術有Linux、Apache、Nginx、Tomcat、MySQL、Java等服務端編程語言和框架。

3）網(wǎng)絡技術

包括網(wǎng)絡協(xié)議、網(wǎng)絡設備等互聯(lián)網(wǎng)基礎設施方面技術。主要技術有TCP/IP、DNS、CDN、骨干網(wǎng)等。

4）數(shù)據(jù)技術

包括數(shù)據(jù)采集、處理、分析、挖掘、可視化等方面技術。主要技術有大數(shù)據(jù)處理框架、數(shù)據(jù)倉庫、機器學習算法等。

5）語音和圖像技術

支持語音交互、圖像處理等多媒體應用的技術。主要技術有語音識別、自然語言處理、圖形圖像算法等。

6）安全技術

包括網(wǎng)絡安全、數(shù)據(jù)安全方面的技術。主要技術有加密算法、身份認證、安全審計等。

以上構成了PC互聯(lián)網(wǎng)的核心基礎技術架構。

2. 移動互聯(lián)網(wǎng)主要是懂Mobile基礎技術架構

如上圖所示：移動互聯(lián)網(wǎng)的基礎技術架構可以概括為以下幾點：

1）移動設備硬件

包括智能手機、平板等移動智能硬件的處理器、存儲、傳感器、無線模塊等核心部件技術。

2）移動操作系統(tǒng)

智能手機和平板上的操作系統(tǒng),如Android和iOS。包含針對移動設備優(yōu)化的內(nèi)核、驅動、框架和應用層。

3）移動應用開發(fā)

基于移動操作系統(tǒng)的應用開發(fā)技術,如Android應用開發(fā)、iOS應用開發(fā)等。主要使用Java、Swift、React Native等語言和框架。

4）移動網(wǎng)絡技術

包括移動通信網(wǎng)絡技術,如蜂窩移動通信的演進(2G/3G/4G/5G)等。充分利用無線網(wǎng)絡優(yōu)勢實現(xiàn)”任何時間任何地點”連接。

5）移動數(shù)據(jù)技術

移動大數(shù)據(jù)分析、機器學習在移動場景的應用技術。可以實現(xiàn)個性化推薦、智能助手等。

6）移動支付

移動支付技術,如NFC技術,可以使智能設備快速安全地進行支付。

7）移動安全

針對移動場景的安全技術,如移動設備加密、安全數(shù)據(jù)存儲、網(wǎng)絡安全、應用安全機制等。

總體來說,移動互聯(lián)網(wǎng)集成了包括無線通信、移動硬件、操作系統(tǒng)、開發(fā)框架、數(shù)據(jù)技術和安全技術等全套移動化的技術體系。

3. 而AIGC大模型需要懂的是AIGC大模型基礎技術架構

技術架構：從右到左，右側是大語言模型（開源、閉源），中間層是早期系列應用，包含研究用、包含編程用等；最左側是具體產(chǎn)品應用

4. AIGC大模型技術架構與對應產(chǎn)品架構（AI財稅為例）

UI 層：用戶界面層，提供給用戶與語言模型交互的界面，可以是網(wǎng)頁、移動應用、命令行界面等。

會話處理層：處理用戶與語言模型之間的交互會話，包括對用戶輸入的解析、對話管理、上下文維護等功能。

數(shù)據(jù)審計層：負責對用戶數(shù)據(jù)進行審計和保護，防止數(shù)據(jù)泄露、濫用或被攻擊。這個層次也可以包括對模型的安全性和可信度進行評估。

操作編排層：這個層級可以管理和協(xié)調(diào)多個語言模型、工具、智能體的運行，比如多個模型之間的調(diào)用、結果的融合等。它可以作為一個簡單的流程引擎，將多個模型組合成復雜的工作流程。

LLM 增強層：這個層級可以對語言模型進行額外的優(yōu)化和增強，比如加速推理速度、提供相關上下文、提高模型的準確性、支持特定的任務等。這個層級也可以包括對模型解釋性和可解釋性的增強。

LLM 層：最底層是語言模型本身，它是整個架構的核心。它可以是一個基于深度學習的模型，比如 LSTM、Transformer 等，也可以是一個基于傳統(tǒng) NLP 技術的模型。在這個層級，模型會接收輸入并輸出相應的文本結果。

大型語言模型（Large Language Model）的技術架構通常是由多個組件組成的復雜系統(tǒng)，用于訓練和部署這些模型。以下是大型語言模型（例如GPT-3或GPT-4）的基礎技術架構的一般概述：

模型架構：大型語言模型的核心是其模型架構，通常采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡，如變換器（Transformer）架構。這個架構包括多個層和注意力機制，用于處理自然語言文本。

數(shù)據(jù)集：模型的訓練依賴于大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)集，這些數(shù)據(jù)集用于學習語言的模式和結構。數(shù)據(jù)集通常包括互聯(lián)網(wǎng)上的文本、書籍、文章等多種來源。

計算資源：大型語言模型的訓練需要大量的計算資源，通常使用圖形處理單元（GPU）或更強大的張量處理單元（TPU）。這些資源用于執(zhí)行模型的前向和反向傳播過程。

分布式訓練：由于大型語言模型的參數(shù)數(shù)量巨大，通常會使用分布式訓練技術，將訓練過程分布到多個計算節(jié)點上，以加速訓練。

模型優(yōu)化：在訓練后，模型需要進行優(yōu)化，以提高推理性能和減小模型的尺寸。這可能涉及到剪枝、蒸餾等技術。

部署：訓練完成后，大型語言模型可以部署到云端服務器或邊緣設備上，以供用戶進行自然語言處理任務的推理。

API和接口：通常，大型語言模型會提供API和接口，使開發(fā)人員能夠與模型進行交互，輸入文本并獲取生成的文本結果。

數(shù)據(jù)隱私和安全：數(shù)據(jù)隱私和模型安全是部署大型語言模型時的重要考慮因素，需要采取相應的措施來確保用戶數(shù)據(jù)的保護和模型的安全性。

模型評估和監(jiān)控：部署后，需要對模型進行評估和監(jiān)控，以確保其性能和輸出的質量。

請注意，具體的大型語言模型技術架構可能因模型類型、用途和部署環(huán)境而有所不同。例如，GPT-3和GPT-4等不同的模型可能有不同的技術細節(jié)和架構。

四、如何學習這些技術？

學習LLM（大語言模型）的訓練和應用技術以及AI基礎設施技術對于從事AI領域的從業(yè)者非常重要。以下是一些建議，幫助你學習這些技術：

1. 學習機器學習和深度學習基礎知識

開始之前，確保你已經(jīng)建立了扎實的機器學習和深度學習基礎。這包括對神經(jīng)網(wǎng)絡、損失函數(shù)、優(yōu)化算法、反向傳播等概念的理解。

2. 學習自然語言處理（NLP）基礎知識

了解自然語言處理的基本概念，例如分詞、詞嵌入、文本分類、文本生成等。這些知識對于LLM模型的訓練和應用至關重要。

1）學習大規(guī)模模型的訓練

了解大規(guī)模模型（如GPT、BERT等）的訓練流程，包括數(shù)據(jù)準備、模型架構、超參數(shù)調(diào)整和訓練策略?？梢酝ㄟ^官方文檔、教程和研究論文來深入了解。

2）掌握深度學習框架

學習使用流行的深度學習框架如PyTorch、TensorFlow等，這將幫助你實際操作大型模型的訓練和應用。

3）學習AI基礎設施技術

了解云計算平臺，如AWS、Azure、Google Cloud等，以及它們在AI領域的服務。掌握虛擬機、容器、Kubernetes等技術，以支持模型的部署和擴展。

4）學習數(shù)據(jù)處理和管理

數(shù)據(jù)是AI的基礎，學習數(shù)據(jù)收集、清洗、存儲和管理技術非常重要。了解數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫等概念。

5）學習模型部署和監(jiān)控

了解模型的部署技術，包括將模型部署到云端或邊緣設備。學習如何監(jiān)控模型性能，診斷問題并進行模型更新。

6）參加在線課程和培訓

參加在線課程、培訓班或找領路人等，以獲取系統(tǒng)化的知識。

7）閱讀相關書籍和文檔

閱讀與大模型訓練和AI基礎設施技術相關的書籍、教材和官方文檔，以深入了解細節(jié)。

8）實踐項目

最重要的是實際動手。通過自己的項目來應用所學知識，這將幫助你更深入地理解和掌握這些技術。

9）參與社區(qū)和網(wǎng)絡

參與AI社區(qū)，參與討論、問答和開源項目。這將幫助你與其他從業(yè)者互動，并獲取有用的建議和見解。

10）持續(xù)學習

AI領域不斷發(fā)展，因此要不斷學習和跟進最新的研究和技術進展。

五、學習這些技術可能遇到的難題是？

以下是一些可能的難題以及應對建議：

• 數(shù)學和統(tǒng)計知識：深度學習和大規(guī)模模型訓練涉及復雜的數(shù)學和統(tǒng)計概念，如線性代數(shù)、微積分、概率論等。如果你之前沒有相關背景，建議先學習基礎數(shù)學和統(tǒng)計知識，然后深入學習與深度學習相關的數(shù)學概念。
• 編程技能：深度學習和AI基礎設施技術通常需要編程技能，尤其是Python。如果你不熟悉編程，建議先學習Python編程語言，然后深入學習深度學習框架的使用。
• 復雜的模型架構和算法：理解大型語言模型的架構和訓練算法可能需要時間和精力。建議從簡單的模型和算法開始，逐漸深入研究更復雜的內(nèi)容。閱讀研究論文和教程可以幫助你理解這些概念。
• 數(shù)據(jù)處理和清洗：數(shù)據(jù)質量對于訓練和應用模型至關重要。學習如何準備和清洗數(shù)據(jù)以滿足模型的需求是一個挑戰(zhàn)，但它是必要的。學習數(shù)據(jù)工程技術和數(shù)據(jù)處理工具可以幫助你解決這個問題。
• 云計算和基礎設施：學習云計算和AI基礎設施技術可能會涉及到復雜的概念和工具，如容器編排、自動化部署、網(wǎng)絡配置等。建議逐步學習，可以先從基本的云計算概念開始，然后逐漸深入研究高級主題。
• 持續(xù)學習和實踐：學習這些技術需要時間和不斷的實踐。持續(xù)學習和解決問題是非常重要的，因為AI領域不斷發(fā)展，技術不斷演進。

六、如何克服困難學習提升？

尋求幫助和資源：不要害怕尋求幫助。參加在線課程、參與社區(qū)、參考教程和文檔，與其他從業(yè)者互動，都是獲取幫助和資源的途徑。

最重要的是，要有耐心和堅持不懈的決心。學習這些技術需要時間和努力，但它們?yōu)槟阍贏I領域取得成功提供了重要的技能和機會。逐步學習，一步一步地深入研究，你會逐漸克服這些難題。