1. 大模型的概念

• 定义：大模型通常指基于深度学习技术、具有海量参数和强大学习能力的人工智能模型。其特点包括参数数量庞大、训练数据量大、计算资源需求高。
• 发展历程：大模型的发展经历了萌芽期（1950-2005）、沉淀期（2006-2019）和爆发期（2020至今）。代表性的模型包括GPT-3、GPT-4、DeepSeek等。
• 核心技术：大模型的核心技术包括Transformer架构、自监督学习、迁移学习等。

2. 大模型的技术特点

• 规模巨大：大模型通常包含数十亿甚至数万亿个参数，模型大小可达数百GB。
• 涌现能力：当训练数据达到一定规模时，模型会展现出小模型所不具备的复杂特性和能力。
• 多任务学习：大模型能够同时处理多种任务，具备广泛的语言理解能力。
• 大数据训练：大模型需要TB甚至PB级别的数据进行训练，以确保其泛化能力和性能。
• 强大的计算资源：训练大模型需要高性能的硬件设备（如GPU、TPU）和大量的时间。

3. 大模型的应用领域

• 自然语言处理：文本生成、翻译、问答系统、情感分析等。
• 计算机视觉：图像分类、目标检测、图像生成、人脸识别等。
• 语音识别：语音合成、语音翻译、语音情感分析等。
• 推荐系统：个性化推荐、广告推荐等。
• 医疗健康：医疗影像诊断、疾病预测等。
• 金融风控：信用评估、欺诈检测等。
• 自动驾驶：环境感知、决策控制等。
• 工业制造：质量控制、故障诊断等。
• 生物信息学：基因序列分析、蛋白质结构预测等。
• 气候研究：气象数据分析、气候模拟等。

4. 大模型对工作和生活的影响

• 工作影响：大模型能够提高工作效率、优化决策过程、减少重复性工作，并创造新的就业机会。
• 生活影响：大模型在智能家居、智能客服等领域的应用，改善了生活质量，提高了学习效率，增强了娱乐体验。

5. 本地部署大模型

• 原因：数据隐私与安全性、定制化与灵活性、成本与资源优化、避免使用限制、离线与高效使用。
• 方法：通过安装Ollama、下载DeepSeek R1、运行DeepSeek R1等步骤实现本地部署。

6. 基于大模型的智能体

• 定义：智能体（AI Agent）是一种模仿人类智能行为的智能化系统，能够感知环境并自主决策。
• 应用：OpenAI发布的Operator智能体能够像人类一样使用计算机，完成复杂任务，如采购、订票、填写表格等。

7. AIGC（人工智能生成内容）

• 定义：AIGC是指利用人工智能技术生成各种形式的内容，包括文字、音乐、图像、视频等。
• 应用场景：AIGC广泛应用于电商、办公、游戏、娱乐、影视、动漫、艺术、教育、设计、媒体、生活等领域。
• 技术影响：AIGC技术革新了内容创作领域，提升了用户体验，降低了生产成本，推动了行业创新与转型。

8. AIGC大模型工具

• 常见工具：包括OpenAI的ChatGPT、DeepSeek、科大讯飞的讯飞星火、阿里的通义千问、百度文心一言、字节跳动豆包等。
• 提示词技巧：使用提示词时需简洁明确、考虑受众、分解复杂任务、使用肯定性指令等。

9. AIGC应用实践

• 文本类AIGC：通过与DeepSeek、百度文心一言等大模型对话，生成文本内容。
• 图片类AIGC：使用百度文心一格等工具生成图像。
• 语音类AIGC：通过豆包、讯飞智作等工具进行语音合成与转换。
• 视频类AIGC：使用腾讯智影等工具生成数字人播报视频。

10. AI搜索与智能办公

• AI搜索：利用深度学习和大模型技术，提供更加精准、个性化的信息检索服务。
• AI智能办公：AI技术在文档处理、数据分析、演示制作等办公场景中的应用，显著提升了办公效率。

总结：

这份PPT全面系统地介绍了大模型的概念、技术特点、应用领域及其对工作和生活的影响。通过丰富的案例和实践，展示了AIGC技术在不同领域的广泛应用，特别是文本、图片、语音和视频生成方面的创新应用。大模型和AIGC技术的快速发展，正在深刻改变各行各业的工作方式和人们的生活方式，未来将继续推动人工智能技术的创新和应用

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。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

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。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】