大模型是一种能根据用户要求生成内容的AI系统，它通过海量资料训练，学会组织语言、补全信息和表达答案，但可能出错。大模型因其训练数据量大、参数规模大、能处理任务广而得名，不同于传统AI的单功能工具，它更像一个通用底座，能聊天、写作、总结、改稿等。豆包、千问等AI产品背后都是大模型，用户使用它们时，实际上是在调用通用AI能力底座。大模型是AI时代的“通用发动机”，是很多AI产品真正起作用的能力，而非某个单独的小功能。
今天先讲一个你几乎一定听过，但很多人其实没真正弄明白的词：大模型。
如果用一句最通俗的话解释，大模型就是一种“看过很多文字、图片和知识规律，所以能根据你的要求生成内容”的 AI 系统。
你可以把它理解成一个被喂过海量资料的“全能实习生”。
你让它写邮件、改标题、总结会议、解释概念，它通常都能接得住。
但它也不是真的像人一样理解世界，更像是通过大量训练，学会了怎么组织语言、怎么补全信息、怎么把答案说得像那么回事。
所以它很强，但也可能一本正经地说错话。
它为什么叫“大”模型？
不是因为页面大，也不是因为界面更花哨，而是因为它训练时看过的数据更多、参数规模更大、能处理的任务也更广。
以前很多 AI 像“单功能小工具”，翻译归翻译，识图归识图，语音归语音；而大模型更像一个通用底座，能聊天、写作、总结、改稿、做表格分析，有些还能看图、听音频、处理文档。
举个更好懂的例子：
假设你开完一场会，同事甩给你一份七八千字的会议记录。
如果是传统搜索工具，它最多帮你找出“预算”这个词出现了几次；
但如果是大模型，它可以直接帮你提炼会议结论，整理出“待办事项 + 负责人 + 截止时间”，最后再顺手写成一段可以发到群里的总结。
这时候你就会发现，它不像一个只会“找信息”的搜索框，更像一个能帮你把信息重新组织起来的助手。
这和你有什么关系？
你现在用到的 豆包、千问、Kimi、GPT，背后基本都是某种大模型。
你让它写周报、润色文案、拆 PDF、总结资料、分析表格，本质上都是在调用这套底层能力。
所以你平时不是在“用一个聊天机器人”，而是在使用一个通用 AI 能力底座。
总结一下：
你可以先把大模型理解成 AI 时代的一台“通用发动机”。
它不是某一个具体 App，也不只是一个聊天框，而是很多 AI 产品背后真正起作用的那套能力。
以后你看到不同 AI 工具能写、能看、能总结、还能帮你处理任务，别只看表面功能，很多差别其实都来自它背后的大模型。
一句话记住：
大模型不是某个单独的小功能，而是很多 AI 应用背后的“大脑底座”。
最后
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最后
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从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。
3、 入门必看大模型学习书籍&文档.pdf（书面上的技术书籍确实太多了，这些是我精选出来的，还有很多不在图里）
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- 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
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- 思维链和思维树
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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
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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
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热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
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案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
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3、这些资料真的有用吗？
这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。
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