盘点！大模型及发展趋势！普通人如何进入AI时代，拿高薪？

大型语言模型（LLMs）无疑是此次人工智能革命的核心，其构建于Transformer架构的坚实基础之上，并依据缩放定律（Scaling Law）不断进化。

简而言之，缩放定律揭示了一个关键原理：数据规模的扩大、参数数量的增加以及计算能力的提升，都将促使模型能力迈向新的高峰。正是通过预先训练海量的文本数据，LLMs展现了令人瞩目的对话与任务处理能力，成为了现代人工智能领域的璀璨明星。

可以感受到的是，在AI的浪潮中，大模型技术迭代太快了。往往上个大模型还没霸榜几天，下个大模型就又刷榜了，下面我们一起来看下有哪些经典大模型与其发展趋势。

大模型发展趋势

1、开源OR闭源？

IT行业的历史告诉我们，开源是软件领域里的一大潮流，它推动了应用生态的繁荣。但自从GPT3出现后，Open AI却选择了闭源，这使得开源大模型的发展似乎停滞在了GPT3.5的阶段。不过，业界还是有一些口碑不错的前沿开源大模型，比如Meta的LLaMA3、Mistral的Mistral 8x7B和零一万物的Yi-34B等。

虽然开源模式在构建生态方面很给力，但因为大模型算力和算法等方面的限制，它在大模型领域的发展还充满了不确定性。甚至有人担心，开源模型会逐渐落后。好在Llama 3的出现，给开源模型带来了一线希望。这场关于开源与闭源的辩论还在继续，咱们就拭目以待吧。

2、大规模 OR 小规模参数？

大模型基于Scaling Law（缩放定律）。简单的说，就是数据越多，参数越大，算力越强，模型最终的能力就越强。随着模型参数和预训练数据规模的增加，模型能力与任务效果不断改善，展示出了一些小规模模型所不具备的“涌现能力”。

随着大模型时代的逐步来临，以ChatGPT为代表的前沿大模型技术正逐步在经济、法律、社会等诸多领域展现其重要价值。与此同时，众多AI企业纷纷推出开源大模型，其规模正遵循扩展定律实现指数级增长。

然而，一个不可忽视的趋势是，大模型的体积正在逐渐精简，使得私有化部署成为可能。这一需求显得尤为重要，特别是在对个人隐私保护要求极高的场景中。想象一下，一个能够深入了解你各类数据的AI机器人，在无需联网传输数据的情况下，直接在你的设备上运行并为你提供决策支持，这无疑大大增强了用户的信任。可以预见的是，手机端侧大模型将加剧和超级APP的入口之争。实践教程：手机上部署最新大模型全攻略

既然大模型现在这么火热，各行各业都在开发搭建属于自己企业的私有化大模型，那么势必会需要大量大模型人才，同时也会带来大批量的岗位？“俗话说站在风口，猪都能飞起来”可以说大模型这对于我们来说就是一个机会，一个可以改变自身的机会，就看我们能不能抓住了。

那么，我们该如何学习大模型？

作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的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。

一、大模型全套的学习路线

学习大型人工智能模型，如GPT-3、BERT或任何其他先进的神经网络模型，需要系统的方法和持续的努力。既然要系统的学习大模型，那么学习路线是必不可少的，下面的这份路线能帮助你快速梳理知识，形成自己的体系。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L2级别：AI大模型API应用开发工程

L3级别：大模型应用架构进阶实践

L4级别：大模型微调与私有化部署

一般掌握到第四个级别，市场上大多数岗位都是可以胜任，但要还不是天花板，天花板级别要求更加严格，对于算法和实战是非常苛刻的。建议普通人掌握到L4级别即可。

以上的AI大模型学习路线，不知道为什么发出来就有点糊，高清版可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

三、大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

四、AI大模型商业化落地方案

作为普通人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断提高自己的技能和认知水平，同时也需要有责任感和伦理意识，为人工智能的健康发展贡献力量。