大模型时代程序员应有的正确姿势应该是怎样的？

前言

过去的一年中，最炙手可热的是以扩散模型和大语言模型为代表的 AIGC 技术的普及，在可预见的未来，这种热度仍将持续下去。无论主观上是否愿意，AIGC已经在重构我们的工作流程，重构人与人、人与机器、机器与机器的关系，上一次类似的技术变革还是上个世纪 90 年代末，互联网走向普通大众的时代。那也是一个软件英雄辈出的时代，求伯君、丁磊、王江民、梁肇新、洪以容、张小龙皆以一己之力做出了风靡全国的产品。后面由于软件架构的日益复杂，特别是 B/S 以及移动端开发的日益复杂，2010年后小团队创业成功的案例已经很少了。

正如互联网时代，网络增进了人与人之间的联系，"网聚人的力量"释放出了巨大的生产力。在 AIGC 的时代，计算机的能力得到了极大的增强，人与机器、机器与机器之间的协作构成了新的工具杠杆，加之开源软件的广泛应用使得个体、小团队重新获得了竞争优势，在 AIGC 的时代又出现了小团队拥有巨量用户的示例。

如果说二十五年前的互联网革命个体进入门槛是编程的能力，AIGC时代则在编程能力之外还增加了对熟练开发或应用 AI 的能力。

提起程序员转型到 AI ，很多人的直觉是：搞AI啊，那数学得好吧，从高等数学、集合论、概率论、测度论、线性代数、泛函分析、凸优化整起。对于非数学专业和多数工科背景的人这个要求足以劝退。

但是在实践中，除了做 AI 编译器、优化器搞模型训练，绝大多数工作并不需要这些数学知识，以 Resnet 为例，设计这一网络架构只需要信息论的相关的知识就足够了，正如我们开汽车并不需要了解如何最优化发动机、电动机的工况。

定量的理性认知固然很好，但是很多场景下，宏观的感性认知已经足以指导我们日常的决策。

从分词算法的研究我们可以发现，引入当前数据集无关的外部领域知识可以提升系统的综合性能（f-score) ，但是如何更好的构造关联到字的特征向量成为新的问题。基于神经网络的语言模型可以将稀疏高维的特性向量压缩到稠密低维的特征向量（A Neural Probabilistic Language Model，Yoshua Bengio 2003），并进而 Word2vec (Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space, Tomas Mikolov, 2013)发现可以对计算出的词向量执行语义计算，而 GPT、BERT 等预训练大语言模型更是把英文单词都切分成了多个 token，交由神经网络本身在前8层 Transformer Block 进行还原。要完成这些工作，仍然不需要特别高深的数学知识，依赖的是巧妙的任务设计和对概率论的初步了解。

顺便提一句，在 BERT 时代，基于知识库的问答，BERT 已经显著优于 关键词和向量召回。

由于预训练语言模型非常消耗算力，以微软 UniLM 为例，24 层的模型在2019年已经需要 8卡 V100 并行计算 近一个月。因此，在 2019年 Google 提出了 T5 模型（Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer，Colin Raffel, 2019）, 虽然较现在的 LLM 能力稍弱，但是提出了可以基于前缀文本区分任务，进而在统一的框架内对语言模型进行预训练，例如当进行翻译任务时在需要处理的文本前面附加 translate English to German: ，当需要进行文本情感分析时附加sentiment: 。类似的思路表现为现在的大语言模型普遍都有 SFT 或 指令对齐阶段。OpenAI 发现可以借助 Prefix 或者这里我们称它为 Prompt , 可以激发模型未被设计、训练的新的能力。

到 ChatGPT 为代表的大语言模型出现，传统意义上 NLP 的所有问题都得到解决，日常大量的文本处理类的工作可以无脑的使用大语言模型。但是，拥有了堪称强大的自然语言处理工具的现下，我们要解决的现实问题远没有得到解决，这甚至不是结束的开始，充其量只是开始的结束。

以最新的论文 《Top in Chinese Data Processing: English Code Models（arxiv_2401.10286)》为例，其提出对于特定的中文应用（eg. RAG，检索增强生成）语言模型中受限的中文知识反而有助于降低幻觉。这种现象的真实原因仍有待进一步研究，但是现有的部分中文大语言模型其 Tokenizer 部分是存在缺陷的，简单讲，中文历史上存在单字成词的传统，理论上在 Tokenizer 中除了单字和成语，不应该出现常见字的两字组合（鸳鸯、麒麟、凤凰等是特例），更进一步的，如果字出现的频率不高，单字也可以不出现（回退到 OpenAI 的方案）。

考虑到现实的算力限制，并不是每个程序员都有机会从头训练大语言模型，但是我们仍然需要对大语言模型的工作原理以及其工作方式的可能解释进行研究，因为 创新往往需要通过观察事物并深入了解其原理后才能产生。

例如，在过去的一年多，多方Prompt 进行了广泛的研究，提出了 CoT, ToT 等一系列 Prompt 方法，从大语言模型的原理出发，应该怎样科学的研究 Prompt 的制作才不至于沦为“玄学"、“咒语”？

又如，大语言模型内置了大量的知识，这使得用户经常混淆其能力的来源，是来自预置知识、类比还是真实推理，以及更一般的这些知识如何增删改（CRUD)。

再如，大语言模型能够借助其参数量模拟多种不同的人格，并预测对应人格在不同环境下可能的反馈，这有助于我们在不违反医学伦理的情况进一步的探索人类的认知。

在程序员的视角看，大语言模型的出现给程序开发带来了下面若干新问题。

• 应用是否应该引入大语言模型，是采用 API 接入还是本地推理？

• 大语言模型的局限在哪里？

• 某类任务是否适用于大语言模型？有哪些设计模式？

• 如何筛选当前任务合适的大语言模型？

• 如何设计合适的测试、验证任务？特别在大语言模型可能已经"偷看"过公开测试集的情况

• 如何设计对大语言模型有效的验证方法？

• 如何设计、优化指示大语言模型工作的 Prompt ?

• 实际部署、运维大语言模型，有哪些额外的注意事项？

大语言模型的出现，固然带来了前所未有的挑战，但也为我们提供了一个深入了解我们自己、了解认知过程的机会。正如很多恐惧的根源是来自人类面对未知事物的本能，通过对大模型的探索，有助于我们发现并克服其局限，进而设计出更加智能、高效的应用。

写在最后

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】