传统IT人如何拥抱AI大模型：入门指南_程序员怎么更好的拥抱ai

在当前技术飞速发展的时代，AI大模型（如GPT-4、BERT等）已经成为企业提升效率和创新的重要工具。然而，对于许多传统IT从业人员而言，由于数学基础薄弱且缺乏算法调优的能力，如何入门和应用这些先进技术成为一个难题。本文将提供一些实用建议，帮助传统IT从业人员逐步迈入AI大模型的世界。

从工具和平台入手

使用现成的平台和API

对于大模型我们更多的应用其解决一些问题，而不是从基础模型来进行优化，对于上亿个参数的管理和调优无疑是灾难，因此我们站在巨人的肩膀上来深化应用，下面介绍一些主流的AI平台，如Google Cloud AI、微软Azure AI、IBM Watson等，这些平台提供了丰富的API和工具，可以直接使用而不需要复杂的算法调优。

利用开源工具

拿来主义，尽可能的复用引用的方式边探索边学习。推荐一些开源的AI工具和库，如Hugging Face Transformers、TensorFlow Hub等，这些工具提供了预训练模型，可以直接应用于各种任务。

学习基础知识

编程语言

推荐学习Python，因为Python是目前最流行的AI编程语言，有丰富的库和社区支持。

机器学习基础

虽不用知其所以然也要懂其原理，否则就是纯纯的盲人摸象，建议学习一些基本的机器学习概念和算法，如线性回归、分类、聚类等。推荐资源包括Coursera、edX等在线学习平台。

实践与应用

实际项目

鼓励选择一个实际项目开始，比如聊天机器人、文本分类等，通过实际项目来加深理解和应用能力。

参与社区

建议加入一些AI技术社区，如GitHub、Stack Overflow、知乎等，与他人交流和学习，获取最新的技术动态和实践经验。

迭代与优化

持续学习

强调技术的不断更新，建议持续关注AI领域的新技术和新方法，通过阅读论文、参加技术会议等方式保持知识的更新。

小步快跑

建议采用“小步快跑”的方式逐步深入，不必一开始就追求高难度，可以从简单的应用和小项目开始，逐步提升技能和经验。

传统IT从业人员通过了解基础概念、利用现有工具和平台、学习基础知识并积极实践，可以有效地入门AI大模型领域。拥抱AI不仅能提升自身的技术能力，也能为老板带来更多创新和价值。希望本文能够为大家提供一些灵感。

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。

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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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