大模型影响力：你不可不知的全球变革趋势

人工智能（AI）是当下的热点中的热点，按照国内外普遍的看法，AI正在改变我们的世界。

但AI怎样改变？给人类带来什么样的机会？又带来什么样的风险？

相信最近一段时间，大家都看过不少分析文章，但估计很多看完后的结果，仍旧是一头雾水。

有些分析要么过于玄乎，让人半信半疑；有些又感觉点到为止，让人很不过瘾。

看到最近的中关村论坛上，李彦宏与比尔·盖茨先后发言，为新技术发展鼓与呼。尤其是李彦宏一篇题为《大模型改变世界》的演讲，确实感觉眼前一亮。

按照他的判断：我们正处在全新起点，这是一个以大模型为核心的人工智能新时代，大模型改变了人工智能，大模型即将改变世界。

为什么这样说？

李彦宏是这样解释的：

因为大算力、大模型、大数据，导致了“智能涌现”。什么叫智能涌现？过去的人工智能是，我想让机器学会什么技能，就教它什么技能。教过的有可能会，没教过的就不会。大模型出现“智能涌现”之后，以前没教过的技能，它也会了。

他举了一个自己的例子：“比如说，我想查一下4月份，我的公司有哪些产品的毛利率，超过了疫情前的水平？这个事，在过去很可能需要我的助理花半天一天时间才能获得。今天，如果计算机懂你的自然语言，一秒钟之内就可以给你一个表格。”

这就是AI，以前你可能需要一两天，现在只要一两秒。

由此，他得出一个结论：未来你的薪酬水平，将取决于你的提示词写得好不好，而不是取决于你的代码写得好不好。

知道了吧，这就是未来的学习方向。

在AI领域，美国有ChatGPT，中国有百度文心一言。

100个人眼中有100个哈姆雷特，100个人眼中有100个AI排名。但不用否认的一点，以中国百度等为代表的企业，提前布局，又一次站在浪潮之巅。

为什么会这样？

在李彦宏看来，至少三点原因：

一是百度技术上长期投入和积累。自2013年进军人工智能领域，十年来研发投入超过1000亿元；2019年百度首次推出大语言模型文心1.0，经过搜索、小度等不断测试，目前已经迭代至3.5版本。

二是百度拥有独特优势。在人工智能技术栈芯片、框架、模型和应用这四层，都有全栈自研的产品，层层领先，可以实现端到端优化，大幅提升效率。

李彦宏举了一个例子：通过智能调整红绿灯的时间，百度可以让城市交通效率提升15%到30%。五一长假之前最后一个工作日，北京大堵车，从二环堵到六环一片红，唯一绿的是亦庄，因为亦庄300多个路口全部部署了百度AI信控系统。

三是自主可控。文心一言做到了数据可控、框架可控、模型可控，能够体现在国际竞争当中高水平的科技自立自强。它可以赋能千行百业，助力中国经济开创下一个黄金30年。

很自信，也很有前瞻性。

黄金30年，从这个角度看，AI确实就是一场全面的技术革命，应用得好，肯定将帮助中国经济更上一层楼，实现更高质量的发展，这种刺激作用，可能还超乎我们今天的想象。

当然，我总觉得，李彦宏的这篇演讲，对于很多门外汉来说，就是最好的科普，用很浅显的语言，举身边的例子，说清楚了很玄奥的道理。

我相信这也厘清了外界一些错误的理解，并有很多很有启发性的前瞻判断。

比如，他说：

1，大模型即将改变世界。

2，第四次产业革命正在到来，而这次革命是以人工智能为标志的。

3，大模型出现“智能涌现”之后，以前没教过的技能，它也会了。

4，未来10年，知识工作者的效率可以提高4倍。

5，未来你的薪酬水平，将取决于你的提示词写得好不好，而不是取决于你的代码写得好不好。

6，10年后，全世界有50%的工作会是提示词工程。

7，提出问题比解决问题更重要。我们的教育要教孩子提出问题，而不仅仅是解决问题。

8，谁拥有最佳的跟客户沟通的方式，谁就会拥有这个客户。

9，大模型成为一对一的教师，为每一个孩子提供个性化教育。

10，百度要做第一个把全部产品重做一遍的公司，不是整合，不是接入，是重做，重构。

等等等等。

按照一些朋友的看法，李彦宏是对人工智能做出最多预见、断言的中国企业家，体现了他作为企业家的前瞻、敏锐，也体现了技术改变世界的理想。

尤其是最近一段时间，因为大模型和生成式AI的横空出世，全球科技界包括微软创始人比尔盖茨、CEO纳德拉，谷歌CEO桑达尔·皮查伊、英伟达CEO黄仁勋、特斯拉CEO马斯克、OpenAI CEO奥特曼等在内的科技大佬，表现极其活跃。

在这场科技思想风暴中，李彦宏发出了中国声音。同时，能在全球科技大厂中，第一个做成大模型产品的公司，坐在了顶尖AI公司的牌桌上，站在了科技竞赛的赛场上，非常不容易。这个世界，没有奇迹，只有努力。而百度和李彦宏努力结出的果实，应该正在被全世界看见。

我们的未来会怎样？

我相信，我们大家都有一点憧憬，但也有不少担忧。憧憬AI会给我们生活带来更大的便利，打开更多的空间；担心是万一AI不听人招呼了，那人怎么办？

在这一点上，李彦宏的判断是：“我认为把机器变成人，不应该是努力的方向。机器很多方面会比人强，但机器变不成人，也没必要变成人。机器会越来越聪明，能够干的事越来越多，效率会越来越高，我们需要与机器共生，而不是二元对立。”

那怎么防止失控？

那就需要拥有先进AI技术的国家通力协作，从人类命运共同体的高度来制定规则。用李彦宏的话说：“要参与规则的制定，就要先上牌桌，才能拥有话语权，才有全球竞赛的入场券。”

目前市场需求非常旺盛，中国人拥抱新技术的热情更是前所未有。随着政策开放，飞轮越早滚动起来，中国大模型技术在世界竞争牌桌上的话语权也会越强。

这不是一两个企业的技术竞争，而是关系到一个国家、一个民族，乃至我们整个人类的未来。

关键是要干呐！

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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