开篇词 漫游未来，一起开启AI大模型系统修炼之旅
你好，我是Tyler。欢迎加入我的专栏，跟我一起学习AI大模型系统实战课。
先来做一个自我介绍。我曾是亚马逊的Applied Scientist，负责数据算法相关的工作，拥有十余年的多模态大模型、推荐系统和分布式机器学习的经验。因此，在AI大模型兴起之后，我自然地开始负责AI大模型系统相关的工作。现在，我是国内某大厂AIGC团队的算法负责人。
近年来，我也一直在主管团队的培训和面试工作，因此，我对国内外科技公司，在AI人才招聘时考察的重点，还有同学们在职业发展过程中所产生的困惑都深有感触。在与刚刚踏入AI方向的同学交流时，我经常发现大家都有一个感觉，那就是AI系统永远学不完，学不会。
所以如果你也深陷这种迷茫之中，请不要焦虑，因为这非常正常。学习AI系统需要具备机器学习、分布式系统和高性能计算等在内的多方面能力。只有少数足够幸运的人才有机会看到它的全貌。这也是为什么AI系统专家的待遇会更为优厚，因为这样的人才很难培养。
所以作为一个过来人，我想带你一起见识这一路的风景。我的成长过程中，接受过许多前辈的指点和帮助，现在，我也希望这些经验分享给你。
由于AI大模型是一个新兴的领域，大多数人几乎都在同一个起跑线上，所以即使你现在的工作与AI大模型并没有直接关系，或者你觉得，只需要学会使用它来完成日常工作就足够了，我还是建议你深入学习相关知识。因为对底层系统原理的掌握程度，是衡量工程师能力的重要标准。
AI系统很难，我能学会吗？
你可能会问，AI系统很难，我能学会吗？当你觉得一件事难时，通常有两个原因，一个是看不见事物的全貌，另一个，则是看不透事物的本质。而这刚好是这门课能提供给你的。课程中，我将带你发现各项技术的本质和发展历史，把AI大模型系统必知必会的内容都囊括其中。
我会提炼AI系统在发展历程中最有价值的内容，为你精心规划一条循序渐进、稳扎稳打的学习道路，让你在欣赏旅途风景的同时，能够理解AI系统中最核心的设计思想，培养扎实的实战能力。
另外，我还会根据同学们的学习反馈，精选一些拓展学习资料，帮你强化学习效果。不过我还是想强调，学习的最佳模式还是兴趣导向、良性互动，这样的效果远远比被动接受要好得多。
这门课程能让你获得什么呢？
在开始介绍具体内容之前，我先来澄清一些大家常见的思维误区。目前，许多人都认为AI大模型系统是一种颠覆性的创新，然而从技术的角度来看并非如此。在过去的二十多年里，AI系统已经发展出了许多优秀的设计范式。正因如此，国内各大公司才能在短时间里实现文心一言和通义千问这类ChatGPT的平替。
所以呢，在我们课程的设计当中，我将会优先讲解AI系统中最重要、最经受住时间考验的设计范式。这些范式，同样适用于计算机科学中最基础的设计哲学。通过学习这些知识，你将快速提升在AI领域的技术品味。
同时，你会发现，大模型技术的发展主要是为了实现从 AI 推荐内容，也就是 AIRC 到 AI 生成内容也就是AIGC的进化。那进一步呢，还实现了从结构化内容生成到“多模态”内容生成的变革。
因此，现在全球各大科技公司里，AI大模型系统的核心研发人员，几乎都来自于AI推荐领域和多模态大模型领域。所以，我会结合技术的发展的规律，更科学地为你安排前置知识。
我在文稿里准备了一张知识地图，你可以打开看一看。
接下来，我将结合目录的内容，和你聊一聊课程的安排，课程内容主要分为知识体系、技术原理、架构实战和前沿拓展四大部分。
首先是知识体系部分。
它包括了“热身篇”和“架构基础篇”这两篇内容。在这里，我将带你提升认知，夯实基础，搭建知识体系。
我会带你了解为什么 ChatGPT 是当之无愧的，下一代生态平台以及这一轮科技革命的最终目标是什么。同时，我还将带你少走弯路，在最短的时间内掌握主流的开源工具。你会发现，这些工具实际上很简单，只不过是在传播过程中被夸大、复杂化了。
同时，正如我前面所讲，AIGC系统的诞生并非一朝一夕，它综合了过去二十年AI系统的发展经验。因此，我会先带你学习数据驱动的AIRC系统的相关知识，在学完这部分知识之后，你将具备参与AIRC系统开发的必要能力，为你后面学习AIGC系统打好基础。
第二部分是技术原理部分。
在这一部分，我将为你梳理目前AI大模型系统的发展脉络，解读关键技术背后的核心原理，带你跟上AI大模型理论的最新进展。
为了让你，更顺利地迈进，大模型相关的知识领域，我带你学习以下内容，比如：
- 为什么大模型技术，起源于预训练模型。
- 为什么预训练模型，首先在视觉领域，得到广泛应用。
- 从预训练模型到大语言模型的发展历程。
只有当你全面理解了技术原理全面理解，才能在架构和编码的过程中拥有坚实的后盾，避开研发过程中存在的一些缺陷和陷阱。
第三部分是架构实战。
在第三部分，我们将重点讨论工业级、AI大模型系统的关键技术。我将带你学习，AIGC系统存在的一些新问题以及我们的应对之道。
在学习的过程中，我将引导你结合前面学习的知识，给出你的解题思路，再让你对比我给出的“参考答案”。你会发现，掌握了AI系统的基础知识后，你完全有能力自己设计出AI大模型系统。
当然，我还会带你学习一些你可能暂时想不到的、新的设计理念和工程方法。比如，我将教你如何微调领域模型，甚至从零开始训练一个真实的大模型。你将更深入地理解，为何OpenAI每次训练都需要花费上千万美元。
我们还会学习如何让你的系统，成为商业竞争中最有竞争力的智能体。这是让你的大模型应用走向自治的重要技能。这一章结束时，你将发现，你已经可以理解，全球最优秀的人工智能专家所做的技术方案，并开始与他们产生同频共振了。
第四部分是前沿拓展。
在最后的前沿拓展篇，我将带你开阔视野，为你的未来提供更多的可能。这部分，我们主要会探讨以下内容：
- 在AI大模型快速发展的今天，有哪些机会可以提前布局？
- 在AI大模型的产业价值链中，有哪些机会是更适合你的？
- AI大模型未来的发展方向是什么？
- 我们应该如何，提前进行面试准备，调整职业规划？
在完成所有的学习之后，你将全面提升，对AI大模型系统的认知，掌握核心研发能力。后面我准备了一张技能全景图，你可以点开查看。
结语
AI 大模型技术正在以惊人的速度发展，逐渐渗透到我们生活的方方面面。国内外的科技公司都在加紧构建属于自己的AI大模型平台和相应的应用生态。AI大模型平台即将成为下一代应用平台，这件事已成为了各大科技公司的共识。我们身处其中，要做好长期投入的准备，一起来迎接下一轮行业洗牌时刻的到来。
无论你是互联网应用的开发者，还是平台型应用的建设者，此刻都是参与到新一轮技术革命中的最佳时间。希望你我在若干年后回看这段历史时，可以满意地面对自己的成长，而不是后悔再次因畏难或对新鲜事物的排斥，和潜在机会擦肩而过。
当然，学习AI大模型系统的过程并不轻松，但是，当你具备了这些能力后，将体会到难以言表的成就感。只有真正的热爱，才能让这漫长的学习过程变得有趣而充实。希望在这个浮躁的时代中，我们都能在技术带来的宁静，和快乐中不断成长。
- 6点无痛早起学习的和尚 👍（3） 💬（1）
很好奇，这门课和目前极客其他GPT/AI课的区别？太多的课都有点焦虑了，不知道如何选择
2023-11-01 - 学要有所用 👍（0） 💬（1）
学习AI技术需要的基础有哪些？作者能详细说说吗？
2023-08-27 - Geek_fed398 👍（5） 💬（1）
期待后续的课程！感谢讲解
2023-08-14 - 水木 👍（2） 💬（1）
这张技能全景图很好，谢谢！
2023-08-15 - 影子-dxb 👍（2） 💬（1）
加油，一起学习，一起进步，努力学AI，认真打好工
2023-08-15 - Geek_db92b2 👍（1） 💬（1）
期待
2023-08-31 - qwfys200 👍（0） 💬（1）
有没有办法给大模型喂自己的数据，然后让大模型学习数据之间的规律，然后做数据预测？
2024-03-14 - 陈东 👍（0） 💬（1）
一步一个脚印学习。
2023-10-09 - 运维夜谈 👍（0） 💬（1）
老师，这个课程主要是讲大模型，但AI还涉及深度学习机器学习等等，后续能否出一个完整的AI学习路径和资料推荐😁
2023-08-21 - Monin 👍（0） 💬（2）
老师你好，最近在研究AI大模型和深度学习等内容，想深入一个方向深度掌握下，是熟悉LangChain等大模型训练，微调 还是深度学习(TensorFlow pytorch等框架) 对后面个人发展应用更好，市场应用前景更广？
2023-08-20 - AI悦创 👍（0） 💬（1）
老师您好，这个课程会讲这个么：https://img-blog.csdnimg.cn/4a1d9c3343dc4afa9531517db17d16c7.png
2023-08-18 - Vtamins 👍（0） 💬（1）
期待能够学有所得，快更新
2023-08-16 - Janeyzhan 👍（0） 💬（1）
一点基础都没有，担心听不懂
2023-08-15 - St.Peter 👍（1） 💬（0）
一起努力，成为本轮技术变革中第一个吃螃蟹的人
2024-11-11 - Seachal 👍（0） 💬（0）
AI系统难学吗？学习需理解其全貌与本质。学习之路虽难，但掌握后将获巨大成就感。
2024-11-23