我要评论“
你近期有体验过哪些大模型产品呢？
你有使用大模型api做过一些实际开发吗？
在你日常开发中，可以与大模型相关应用结合来完成工作吗？
”
**最近，一直在和同事聊，关于前端可以用大模型干点啥！**从去年底开始，大模型的发展趋势就非常迅猛，这也代表着人工智能进入了一个新的时代。
以上几个话题，在程序员话题圈中长期位列榜首，大家都跃跃欲试，期望在这次ai风口上抢占先机。那作为程序员的我们，该如何赶上这趟“列车”？ 认知和规划是重中之重。
近期，国内ai大模型不仅在技术上有所突破，而且在实际应用中，也展现出了巨大的潜力。除国家在此方向大力投入之外，各大科技公司更是纷纷推出自己的大模型产品，如文心一言、通义千问、天工baichuan等等，可谓层出不穷。
越来越多的企业寻求更加强大的大模型技术和应用产品，ai大模型技术正在受到高度关注，各大科技公司更是开出高价聘请相关人才，最高竟开出100-130k·24薪！
据猎聘大数据研究院发布的《aigc就业趋势大数据报告2023》报告显示，2023一季度aigc人才需求是三年前同期的5.6倍，近一年aigc新发职位同比增长超**43%。**近5成aigc职位分布在互联网行业，招聘平均年薪为43万。
作为一个普通的程序员还有机会吗？尤其是从我们个人能力提升上看，如何全面吃透大模型相关应用？如何才能赚到技术红利？
作者我是耗费了几天的时间在各个平台上寻找了许多相关的资料和视频，从初学者到高阶晋级者都很有帮助的，都整理好了分享在下图，至于学到多少就看个人能力了！
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一、全套agi大模型学习路线
ai大模型时代的学习之旅：从基础到前沿，掌握人工智能的核心技能！
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、ai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
阶段1：ai大模型时代的基础理解
- 目标：了解ai大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
- 内容：
- l1.1 人工智能简述与大模型起源
- l1.2 大模型与通用人工智能
- l1.3 gpt模型的发展历程
- l1.4 模型工程
- l1.4.1 知识大模型
- l1.4.2 生产大模型
- l1.4.3 模型工程方法论
- l1.4.4 模型工程实践
- l1.5 gpt应用案例
阶段2：ai大模型api应用开发工程
- 目标：掌握ai大模型api的使用和开发，以及相关的编程技能。
- 内容：
- l2.1 api接口
- l2.1.1 openai api接口
- l2.1.2 python接口接入
- l2.1.3 bot工具类框架
- l2.1.4 代码示例
- l2.2 prompt框架
- l2.2.1 什么是prompt
- l2.2.2 prompt框架应用现状
- l2.2.3 基于gptas的prompt框架
- l2.2.4 prompt框架与thought
- l2.2.5 prompt框架与提示词
- l2.3 流水线工程
- l2.3.1 流水线工程的概念
- l2.3.2 流水线工程的优点
- l2.3.3 流水线工程的应用
- l2.4 总结与展望
阶段3：ai大模型应用架构实践
- 目标：深入理解ai大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
- 内容：
- l3.1 agent模型框架
- l3.1.1 agent模型框架的设计理念
- l3.1.2 agent模型框架的核心组件
- l3.1.3 agent模型框架的实现细节
- l3.2 metagpt
- l3.2.1 metagpt的基本概念
- l3.2.2 metagpt的工作原理
- l3.2.3 metagpt的应用场景
- l3.3 chatglm
- l3.3.1 chatglm的特点
- l3.3.2 chatglm的开发环境
- l3.3.3 chatglm的使用示例
- l3.4 llama
- l3.4.1 llama的特点
- l3.4.2 llama的开发环境
- l3.4.3 llama的使用示例
- l3.5 其他大模型介绍
阶段4：ai大模型私有化部署
- 目标：掌握多种ai大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
- 内容：
- l4.1 模型私有化部署概述
- l4.2 模型私有化部署的关键技术
- l4.3 模型私有化部署的实施步骤
- l4.4 模型私有化部署的应用场景
学习计划：
- 阶段1：1-2个月，建立ai大模型的基础知识体系。
- 阶段2：2-3个月，专注于api应用开发能力的提升。
- 阶段3：3-4个月，深入实践ai大模型的应用架构和私有化部署。
- 阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。
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