国产大模型的“含金量”还在上升！

今日消息，国际权威榜单 LiveBench 官网公布了最新的语言大模型测评结果，阶跃星辰自研的万亿参数语言大模型 Step-2 的技术表现位列中国基座大模型第一，成绩逼近 OpenAI 的 o1-mini-2024-09-12，超越 gpt-4o-2024-08-06 、gemini-1.5-pro-002 等国际主流模型，是唯一进入榜单前十名的中国语言大模型，位列全球第五。另外，同时上榜的中国大模型公司还有通义千问和 DeepSeek。

LiveBench 的权威性在大语言模型测评圈中有着难以撼动的地位，被称为“世界上第一个不可玩弄的 LLM 基准测试”，不仅因为它是由图灵奖得主、Meta 首席 AI 科学家杨立昆（Yann LeCun）联合 Abacus.AI、纽约大学等机构联合推出，更因为 LiveBench 通过一系列设计以确保测试集的客观、中立和广泛性。比如通过“每月更新题目”避免大模型微调作弊，设计中立的评价体系以避免人类评价者受格式偏好和文风影响，全面评估大模型包括推理、编程、写作和数据分析在内的多种维度等等。

因为高度公平和透明，LiveBench 甚至把 “A Challenging, Contamination-Free LLM Benchmark” 直接写在了官网上。

LiveBench 从包括数学、推理、编程、语言理解、指令遵循和数据分析在内的多个复杂维度对模型进行评估，值得注意的是，在 IF Average（Instruction Following，指令遵循）一项上，阶跃星辰 Step-2 表现甚至超过了所有上榜模型，位列全球第一！上一次中国大模型在 LiveBench 扬眉吐气还是通义千问，可见基座大模型厂商们的你追我赶还在继续。

我们研究了下，IF Average 这个指标突出，意味着 Step-2 在语言生成上对细节有最强的控制力，模型能够更好地理解和遵循人类指令。比如即便给模型模糊指令，它也能发挥出色的理解能力基于上下文推测用户需求，提供更准确、个性化的响应；也意味着语言大模型在进行内容创作时对文字有更强的细节控制能力，比如当用模型创作七言律诗，它在字数、格律、押韵、意境都可以做到精准把握；同时，需要大模型在知识覆盖范围和深度上也能实力在线，除了能处理常见领域知识，也能理解特定领域或边缘分布中的复杂问题。

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。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 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
• 搭建 OpenAI 代理
• 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。

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