一、人工智能发展简史
（1）人工智能与大模型
人工智能（Artificial Intelligence, AI）的发展历程是一部人类不断探索智能奥秘的历史。1956年，”人工智能”这一术语首次在达特茅斯会议上被提出，标志着AI研究的正式启动。早期的AI研究主要集中在逻辑推理和专家系统上，但受限于计算能力的不足，未能实现广泛的应用。
20世纪末至21世纪初，随着互联网的兴起和大数据时代的到来，人工智能迎来了新的发展机遇。机器学习（Machine Learning）技术逐渐成为AI领域的核心，支持向量机、随机森林等算法不断涌现。特别是深度学习（Deep Learning）的突破性进展，推动了人工智能进入了一个全新的发展阶段。
近年来，大模型（Large Language Model, LLM）的横空出世，标志着人工智能进入了”大模型时代”。2018年，BERT和GPT系列模型的相继发布，展示了Transformer架构在自然语言处理领域的巨大潜力。2020年后，以GPT-3、PaLM等为代表的千亿参数模型不断涌现，AI系统的理解能力和生成能力都达到了前所未有的高度。
- 萌芽期（1950-2005）
1956年：计算机专家约翰·麦卡锡（John McCarthy）首次提出“人工智能”概念，标志着人工智能领域的正式诞生。
1980年：卷积神经网络（CNN）的雏形诞生，这是传统神经网络模型的重要里程碑。
1998年：现代卷积神经网络的基本结构LeNet-5诞生，推动了机器学习从浅层模型向 深度学习模型的转变，为后续深度学习框架的迭代及大模型发展奠定了基础。
- 沉淀期（2006-2019）
2013年：自然语言处理模型Word2Vec诞生，首次提出将单词转换为向量的“词向量模型”，使计算机能够更好地理解和处理文本数据。
2014年：生成对抗网络（GAN）诞生，标志着深度学习进入生成模型研究的新阶段。
2017年：Google提出了基于自注意力机制的Transformer架构，这一架构奠定了大模型预训练算法的基础。
2018年：OpenAI基于Transformer架构发布了GPT-1（Generative Pre-Trained Transformer），标志着预训练大模型成为自然语言处理领域的主流。
2019年：OpenAI发布了GPT-2，进一步提升了模型的性能和生成能力。
- 爆发期（2020-至今）
2020年：OpenAI推出了GPT-3，模型参数规模达到1750亿，成为当时最大的语言模型，并在零样本学习任务上实现了巨大性能提升。
2022年11月：搭载GPT-3.5的ChatGPT发布，凭借逼真的自然语言交互和多场景内容生成能力，迅速在全球范围内引起轰动，使大模型的概念进入大众视野。
2023年3月：OpenAI发布了GPT-4，这是一个多模态大模型，能够处理图像和文本输入，并生成文本，相比GPT-3具有更强的性能。
2023年12月：谷歌发布了Gemini大模型，能够处理文本、图像、音频、视频和代码等多种类型的信息。
2024年12月：DeepSeek发布，标志着人工智能进入“普惠”时代，进一步推动了大模型的普及和应用。
（2） 人工智能与大模型的关系
人工智能包含了机器学习，机器学习包含了深度学习，深度学习可以采用不同的模型，其中一种模型是预训练模型，预训 练模型包含了预训练大模型（可以简称为“大模型”），预训练大模型包含了预训练大语言模型（可以简称为“大语言模 型”），预训练大语言模型的典型代表包括OpenAI的GPT和百度的文心ERNIE，ChatGPT是基于GPT开发的大模型产品，文心一言是基于文心ERNIE开发的大模型产品
二、大模型概念与技术
（1）大模型概念
大模型是指具有 billions（十亿）甚至 trillions（万亿）级别参数的深度学习模型。这类模型通过海量数据的训练，能够理解和生成人类语言，展现出接近人类的对话和推理能力。
通常说的大模型的“大”的特点体现在：参数数量庞大、训练数据量大、计算资源需求高
从技术架构来看，现代大模型的核心是Transformer神经网络。这种架构由编码器（encoder）和解码器（decoder）构成，采用了”注意力机制”（Attention Mechanism），可以有效捕捉文本中的长距离依赖关系。与传统的RNN和LSTM相比，Transformer在处理序列数据时具有明显优势。
训练大模型需要巨大的计算资源。以当前最先进的模型为例，其训练过程可能需要数百万张GPU显卡的计算能力，并消耗巨量的存储空间。这种”规模红利”使得大模型在多个领域展现出了超越传统算法的优势。
（2）大模型分类
| 分类维度 | 分类 | 描述 | 代表性产品/示例 |
|---|---|---|---|
| 按模态划分 | 语言大模型 | 用于自然语言处理，处理文本数据，学习语言的语法、语义和语境规则。 | GPT系列（OpenAI）、DeepSeek、文心一言（百度）、通义千问（阿里云）、Bard（谷歌） |
| 视觉大模型 | 用于计算机视觉任务，处理图像数据，实现图像分类、目标检测等。 | VIT系列（谷歌）、文心UFO（百度）、华为盘古CV、INTERN（商汤） | |
| 多模态大模型 | 处理多种模态数据（文本、图像、音频等），结合NLP和CV能力，实现综合理解。 | DALL-E（OpenAI）、悟空画画（华为）、midjourney、Gemini（谷歌） | |
| 按应用层级划分 | 通用大模型（L0） | 在多个领域通用，具有强大泛化能力，适用于多场景任务。 | GPT系列、DeepSeek |
| 行业大模型（L1） | 针对特定行业优化，使用行业数据进行预训练或微调。 | 金融领域大模型、医疗领域大模型 | |
| 垂直大模型（L2） | 针对特定任务或场景优化，使用任务相关数据进行微调。 | 智能客服大模型、自动驾驶大模型 | |
| 按功能划分 | 生成式大模型 | 用于生成文本、图像、音频、视频等内容。 | GPT系列（文本生成）、DALL-E（图像生成）、Sora（文生视频） |
| 推理式大模型 | 专注于逻辑推理和复杂任务解决。 | OpenAI的o3（推理模型）、DeepSeek（数学推理） | |
| 按开发主体划分 | 国外大模型 | 由国外科技公司或研究机构开发。 | GPT系列（OpenAI）、Bard（谷歌）、Gemini（谷歌）、Sora（OpenAI） |
| 国内大模型 | 由国内科技公司或研究机构开发。 | DeepSeek（深度求索）、文心一言（百度）、通义千问（阿里云）、豆包（字节跳动） | |
| 按部署方式划分 | 云端部署大模型 | 通过云服务提供，用户通过API接口访问。 | GPT系列（OpenAI）、Bard（谷歌） |
| 本地部署大模型 | 在本地服务器部署和运行，满足数据隐私和定制化需求。 |
三、大模型应用实践
在自然语言处理（NLP）领域，大模型已经实现了突破性进展。文本生成、机器翻译、问答系统等任务的效果都显著提升。以ChatGPT为例，它不仅能够回答复杂问题，还能进行多轮对话，在教育、客服等领域展现出巨大的应用潜力。
生成式人工智能的崛起为创意产业带来了革命性的变化。AI绘画工具如DALL-E和MidJourney，可以根据用户提供的文本描述生成高质量图像；AI音乐生成系统能够创作旋律优美的音乐作品；AI写作助手则可以帮助写作者提升内容质量。
在行业应用方面，大模型正在推动医疗、金融、教育等多个领域的智能化转型。智能客服系统通过大模型实现更自然的对话交互；医疗辅助诊断系统能够帮助医生提高诊断准确率；金融风险评估模型可以提供更精准的决策支持。
以下是根据文章内容总结的“大模型应用实践”表格，涵盖不同模态和应用场景：
| 应用领域 | 应用场景 | 代表性产品/工具 | 具体应用描述 |
|---|---|---|---|
| 文本生成 | 写作辅助 | ChatGPT、DeepSeek、文心一言 | 自动生成文章、故事、文案、邮件等；提供写作灵感和内容扩展。 |
| 语言翻译 | GPT系列、通义千问 | 实现高质量的跨语言翻译，支持多种语言对。 | |
| 智能客服 | ChatGPT、文心一言 | 提供自动化的客户咨询解答，支持多轮对话。 | |
| 图像生成 | 图像创作 | DALL-E、文心一格、midjourney | 根据文本描述生成图像，支持艺术创作、设计灵感等。 |
| 图像修复与增强 | 文心一格、Stable Diffusion | 修复损坏的图像，增强图像质量，提升视觉效果。 | |
| 语音生成 | 智能语音助手 | 豆包、讯飞智作 | 实现语音交互，支持语音翻译、语音查询等功能。 |
| 语音合成与转换 | 讯飞智作 | 将文本转换为自然语音，支持多种音色和语调。 | |
| 视频生成 | 文生视频 | Sora、快手Vidu、书生·筑梦 | 根据文本描述生成视频，支持广告制作、教育视频等。 |
| 视频风格化 | Gemini | 对视频内容进行风格化处理，支持多种视觉风格。 | |
| 辅助编程 | 代码生成与优化 | GitHub Copilot、豆包、CodeGeeX | 自动生成代码片段、提供代码补全和优化建议。 |
| 智能办公 | 文档处理 | DeepSeek、文心一言 | 自动生成文档摘要、内容总结，支持文档问答和排版。 |
| 数据分析与可视化 | 通义千问、讯飞智文 | 分析数据并自动生成图表，支持数据驱动的决策。 | |
| 教育领域 | 个性化学习 | 文心一言、DeepSeek | 提供学习计划、知识点讲解、作业批改等。 |
| 医疗健康 | 医学影像分析 | Gemini、华为盘古CV | 辅助医生进行疾病诊断，分析医学影像数据。 |
| 自动驾驶 | 环境感知与决策 | Gemini、DeepSeek | 处理驾驶数据，实现环境感知和路径规划。 |
| 工业制造 | 质量控制与故障诊断 | 华为盘古CV、阿里通义千问 | 分析工业数据，辅助质量检测和故障预测。 |
| 娱乐领域 | 游戏内容生成 | DeepSeek、文心一言 | 自动生成游戏剧情、角色对话、场景设计等。 |
| 新闻与媒体 | 新闻撰写与内容创作 | ChatGPT、文心一言 | 自动生成新闻稿件、热点评论和媒体文案。 |
以上表格总结了大模型在不同领域的应用实践，展示了其多样性和广泛的应用潜力。
四、AIGC的应用与影响
人工智能生成内容（AI Generated Content, AIGC）正在改变传统的创意生产方式。在媒体领域，新闻报道、视频制作等都可以通过AI工具实现自动化；在广告行业，智能设计系统能够快速生成符合品牌风格的广告素材。
AIGC技术的普及带来了显著的效率提升。设计工具可以自动生成数百种设计稿供用户选择；内容创作平台可以在短时间内完成一篇高质量文章。这种高效性使得中小企业和个人创作者也能够享受到专业级的内容生产服务。
然而，大模型的应用也带来了一系列挑战和争议。版权归属、伦理道德等问题引发了社会各界的关注和讨论。如何在技术创新与社会责任之间找到平衡点，是AI发展过程中需要重点解决的问题。
五、总结
从概念提出到技术突破，人工智能的发展历程体现了人类探索智能奥秘的不懈努力。大模型时代的到来，标志着人工智能进入了新的发展阶段。这些强大的工具正在改变我们的生活方式，并为社会发展带来深远影响。
展望未来，随着计算能力的持续提升和算法的不断优化，大模型将在更多领域展现出其独特价值。但同时我们也需要保持清醒认识，在技术创新的同时注重伦理规范，确保人工智能技术造福人类社会。
六、如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
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第一阶段（10天）：初阶应用
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- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
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- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。