AI领域的从业者在接触大模型时，应该学习哪些技术？想打造AI产品的同学或者想做大模型相关应用的同学，又该如何学习相关技术？这篇文章里，作者做了梳理和总结，一起来看一下。

不少历经移动互联网创业者都有过辉煌的融资历史，但他们现在的生活呢？我听了几个故事版本，那共同的特性是，他们白天是焦虑不安甚至恐惧的，夜深时他们才稍微安稳下来，因为酒精和诗意，仿佛还能沉醉在曾经大厂、名校、下楼喝杯咖啡就融到资的幻觉里。对于人生巅峰时期脚本、高速生长互联网的留恋，多一秒钟都是浪费，苏东坡是一次不得志，后面次次不得志。时光有限，抓住机会赶紧上。

这次AIGC大模型技术和产品转的快因为有如下AI-Infrustructure基础。工程师已经如火如荼的赶在AIGC大模型的道上了，产品经理也得加油。

主动改变是红利，被动改变是后退！

没有基础的同学抓紧看，AI-Infrastructure很重要.

本文主要讲解AI领域从业者，在接触AIGC大模型的时候，应该学习哪些大模型有关的技术，做大模型相关的应用应该学哪些技术，如何学懂这些技术，会遇到哪些问题，如何解决问题？

一、客户需要AI大模型博得未来

我们一个连续创业者客户是这样回应一个时代结束了：

“拿不到AI大模型的票，接下来的人生只能读苏东坡的诗”！

客户说：”要开发得先咨询和学习下面这么多AIGC大模型技术，先请你们来企业实战咨询也一并给你们来开发吧，我们边学边问。”，那么客户究竟学了哪些AIGC大模型技术呢？下面一一道来。

二、AIGC和大模型拥有广阔的应用场景

人工智能生成内容技术（AIGC）大模型有不同应用场景。可以看到以下应用：

1）山姆奥特曼封神OpenAI Dev Day演讲后开启Iphone时刻的GPTs

https://www.gptshunter.com/

2）新闻和文章：AIGC可以用于生成新闻文章、评论文章、博客文章等

www.cnbluesource.com

3）广告和营销：AIGC可以用于生成广告文案、营销创意、社交媒体帖子等

www.chinaciaf.org

4）娱乐和游戏：AIGC可以用于生成电影、电视剧、动画、游戏等

m.tech.china.com

5）教育和培训：AIGC可以用于生成课件、练习题、模拟测试等

www.chinaedu.net

6）科学和研究：AIGC可以用于生成实验报告、论文、数据分析等

6352484650069.huodongxing.com

7）个人和商业使用：AIGC可以用于生成个人作品、商业文档等

https://item.m.jd.com/product/10067217658262.html?gx=RnAoFNnisLpgEx-KdwPoEfgeSQ&gxd=RnAokWcKbGeIyZFG_oN0WuHzhV8fcEw&ad_od=share&utm_source=androidapp&utm_medium=appshare&utm_campaign=t_335139774&utm_term=CopyURL

AIGC大模型技术具有广阔的应用前景，可以为我们的生活和工作带来许多便利。

三、做AIGC大模型产品需要懂哪些技术？

1. PC互联网主要是懂PC基础技术架构

如图所示：PC互联网的基础技术架构可以总结为以下几点：

1）客户端技术

包括浏览器、搜索引擎等前端技术,以及操作系统、硬件等用户设备方面技术。主要技术有HTML/CSS/JavaScript、浏览器内核、搜索算法等。

2）服务器端技术

包括web服务器、应用服务器、数据库等后台技术。主要技术有Linux、Apache、Nginx、Tomcat、MySQL、Java等服务端编程语言和框架。

3）网络技术

包括网络协议、网络设备等互联网基础设施方面技术。主要技术有TCP/IP、DNS、CDN、骨干网等。

4）数据技术

包括数据采集、处理、分析、挖掘、可视化等方面技术。主要技术有大数据处理框架、数据仓库、机器学习算法等。

5）语音和图像技术

支持语音交互、图像处理等多媒体应用的技术。主要技术有语音识别、自然语言处理、图形图像算法等。

6）安全技术

包括网络安全、数据安全方面的技术。主要技术有加密算法、身份认证、安全审计等。

以上构成了PC互联网的核心基础技术架构。

2. 移动互联网主要是懂Mobile基础技术架构

如上图所示：移动互联网的基础技术架构可以概括为以下几点：

1）移动设备硬件

包括智能手机、平板等移动智能硬件的处理器、存储、传感器、无线模块等核心部件技术。

2）移动操作系统

智能手机和平板上的操作系统,如Android和iOS。包含针对移动设备优化的内核、驱动、框架和应用层。

3）移动应用开发

基于移动操作系统的应用开发技术,如Android应用开发、iOS应用开发等。主要使用Java、Swift、React Native等语言和框架。

4）移动网络技术

包括移动通信网络技术,如蜂窝移动通信的演进(2G/3G/4G/5G)等。充分利用无线网络优势实现”任何时间任何地点”连接。

5）移动数据技术

移动大数据分析、机器学习在移动场景的应用技术。可以实现个性化推荐、智能助手等。

6）移动支付

移动支付技术,如NFC技术,可以使智能设备快速安全地进行支付。

7）移动安全

针对移动场景的安全技术,如移动设备加密、安全数据存储、网络安全、应用安全机制等。

总体来说,移动互联网集成了包括无线通信、移动硬件、操作系统、开发框架、数据技术和安全技术等全套移动化的技术体系。

3. 而AIGC大模型需要懂的是AIGC大模型基础技术架构

技术架构：从右到左，右侧是大语言模型（开源、闭源），中间层是早期系列应用，包含研究用、包含编程用等；最左侧是具体产品应用

4. AIGC大模型技术架构与对应产品架构（AI财税为例）

UI 层：用户界面层，提供给用户与语言模型交互的界面，可以是网页、移动应用、命令行界面等。

会话处理层：处理用户与语言模型之间的交互会话，包括对用户输入的解析、对话管理、上下文维护等功能。

数据审计层：负责对用户数据进行审计和保护，防止数据泄露、滥用或被攻击。这个层次也可以包括对模型的安全性和可信度进行评估。

操作编排层：这个层级可以管理和协调多个语言模型、工具、智能体的运行，比如多个模型之间的调用、结果的融合等。它可以作为一个简单的流程引擎，将多个模型组合成复杂的工作流程。

LLM 增强层：这个层级可以对语言模型进行额外的优化和增强，比如加速推理速度、提供相关上下文、提高模型的准确性、支持特定的任务等。这个层级也可以包括对模型解释性和可解释性的增强。

LLM 层：最底层是语言模型本身，它是整个架构的核心。它可以是一个基于深度学习的模型，比如 LSTM、Transformer 等，也可以是一个基于传统 NLP 技术的模型。在这个层级，模型会接收输入并输出相应的文本结果。

大型语言模型（Large Language Model）的技术架构通常是由多个组件组成的复杂系统，用于训练和部署这些模型。以下是大型语言模型（例如GPT-3或GPT-4）的基础技术架构的一般概述：

模型架构：大型语言模型的核心是其模型架构，通常采用深度神经网络，如变换器（Transformer）架构。这个架构包括多个层和注意力机制，用于处理自然语言文本。

数据集：模型的训练依赖于大规模的文本数据集，这些数据集用于学习语言的模式和结构。数据集通常包括互联网上的文本、书籍、文章等多种来源。

计算资源：大型语言模型的训练需要大量的计算资源，通常使用图形处理单元（GPU）或更强大的张量处理单元（TPU）。这些资源用于执行模型的前向和反向传播过程。

分布式训练：由于大型语言模型的参数数量巨大，通常会使用分布式训练技术，将训练过程分布到多个计算节点上，以加速训练。

模型优化：在训练后，模型需要进行优化，以提高推理性能和减小模型的尺寸。这可能涉及到剪枝、蒸馏等技术。

部署：训练完成后，大型语言模型可以部署到云端服务器或边缘设备上，以供用户进行自然语言处理任务的推理。

API和接口：通常，大型语言模型会提供API和接口，使开发人员能够与模型进行交互，输入文本并获取生成的文本结果。

数据隐私和安全：数据隐私和模型安全是部署大型语言模型时的重要考虑因素，需要采取相应的措施来确保用户数据的保护和模型的安全性。

模型评估和监控：部署后，需要对模型进行评估和监控，以确保其性能和输出的质量。

请注意，具体的大型语言模型技术架构可能因模型类型、用途和部署环境而有所不同。例如，GPT-3和GPT-4等不同的模型可能有不同的技术细节和架构。

四、如何学习这些技术？

学习LLM（大语言模型）的训练和应用技术以及AI基础设施技术对于从事AI领域的从业者非常重要。以下是一些建议，帮助你学习这些技术：

1. 学习机器学习和深度学习基础知识

开始之前，确保你已经建立了扎实的机器学习和深度学习基础。这包括对神经网络、损失函数、优化算法、反向传播等概念的理解。

2. 学习自然语言处理（NLP）基础知识

了解自然语言处理的基本概念，例如分词、词嵌入、文本分类、文本生成等。这些知识对于LLM模型的训练和应用至关重要。

1）学习大规模模型的训练

了解大规模模型（如GPT、BERT等）的训练流程，包括数据准备、模型架构、超参数调整和训练策略。可以通过官方文档、教程和研究论文来深入了解。

2）掌握深度学习框架

学习使用流行的深度学习框架如PyTorch、TensorFlow等，这将帮助你实际操作大型模型的训练和应用。

3）学习AI基础设施技术

了解云计算平台，如AWS、Azure、Google Cloud等，以及它们在AI领域的服务。掌握虚拟机、容器、Kubernetes等技术，以支持模型的部署和扩展。

4）学习数据处理和管理

数据是AI的基础，学习数据收集、清洗、存储和管理技术非常重要。了解数据库、数据湖和数据仓库等概念。

5）学习模型部署和监控

了解模型的部署技术，包括将模型部署到云端或边缘设备。学习如何监控模型性能，诊断问题并进行模型更新。

6）参加在线课程和培训

参加在线课程、培训班或找领路人等，以获取系统化的知识。

7）阅读相关书籍和文档

阅读与大模型训练和AI基础设施技术相关的书籍、教材和官方文档，以深入了解细节。

8）实践项目

最重要的是实际动手。通过自己的项目来应用所学知识，这将帮助你更深入地理解和掌握这些技术。

9）参与社区和网络

参与AI社区，参与讨论、问答和开源项目。这将帮助你与其他从业者互动，并获取有用的建议和见解。

10）持续学习

AI领域不断发展，因此要不断学习和跟进最新的研究和技术进展。

五、学习这些技术可能遇到的难题是？

以下是一些可能的难题以及应对建议：

• 数学和统计知识：深度学习和大规模模型训练涉及复杂的数学和统计概念，如线性代数、微积分、概率论等。如果你之前没有相关背景，建议先学习基础数学和统计知识，然后深入学习与深度学习相关的数学概念。
• 编程技能：深度学习和AI基础设施技术通常需要编程技能，尤其是Python。如果你不熟悉编程，建议先学习Python编程语言，然后深入学习深度学习框架的使用。
• 复杂的模型架构和算法：理解大型语言模型的架构和训练算法可能需要时间和精力。建议从简单的模型和算法开始，逐渐深入研究更复杂的内容。阅读研究论文和教程可以帮助你理解这些概念。
• 数据处理和清洗：数据质量对于训练和应用模型至关重要。学习如何准备和清洗数据以满足模型的需求是一个挑战，但它是必要的。学习数据工程技术和数据处理工具可以帮助你解决这个问题。
• 云计算和基础设施：学习云计算和AI基础设施技术可能会涉及到复杂的概念和工具，如容器编排、自动化部署、网络配置等。建议逐步学习，可以先从基本的云计算概念开始，然后逐渐深入研究高级主题。
• 持续学习和实践：学习这些技术需要时间和不断的实践。持续学习和解决问题是非常重要的，因为AI领域不断发展，技术不断演进。

六、如何克服困难学习提升？

寻求帮助和资源：不要害怕寻求帮助。参加在线课程、参与社区、参考教程和文档，与其他从业者互动，都是获取帮助和资源的途径。

最重要的是，要有耐心和坚持不懈的决心。学习这些技术需要时间和努力，但它们为你在AI领域取得成功提供了重要的技能和机会。逐步学习，一步一步地深入研究，你会逐渐克服这些难题。