自 ChatGPT 面世以来，市场上一直用“iPhone 时刻”“划时代”“工业革命”等关键词来形容 AI 领域的飞速进展。如今，AI 大模型的战争已经开启大卷特卷模式。

如果说 2023 年是 AI 元年，那么 2024 年就正式步入了爆发年！每个人都在思考：AI 还能做什么？如何才能转化成生产力？

AI技术又被广泛关注，国内外各大厂商也纷纷布局，作为我们每一个普通人，也无不时刻感受着AI一波又一波的冲击。

尤其是作为程序员的我，相信绝大多数程序员也有和我一样的感受，从一开始的新奇，到焦虑，到试图去了解他，到去尝试，并致力于应用。

不管是IT行业人员还是非IT行业，都在不同程度的去了解、学习或者使用 ，作为程序员，在面对新的变革技术到来，更认识到，体系性的学习是理解和掌握它的必要途径，也是最便捷的方式。这样才能帮助我们体系的了解他，如何去拥抱变革，才能知道什么样的我会被替代，什么样的我是不会被替代的，也会减少自己的焦虑。

确实，对于个人，最近新发 AI 岗位的平均已经超过 4.6 万元，而人工智能工程师、算法研究员、大模型算法工程师等多个核心技术岗位涨幅明显，其中人工智能工程师新发岗位从 2022 年的 57433 元上涨至 2023 年 8 月的 62911 元，涨幅 9.5%

作为一个普通程序员，应该如何入局？ 如何学习大模型 AI呢 ？

如果你是一个 LLM 大模型的“技术小白”，我们建议的学习路径如下：

第一步：学习大模型内核架构，对 Transformer 神经网络架构有个大致的了解，能够搞懂 ：LLM 大模型是如何预测下一个 token 的、涌现是如何产生的、幻觉问题如何避免、在线推理的性能问题如何解决、LLM 大模型的选型。

第二步：学习大模型开发 API，对 LLM 大模型的能力有个详细了解，能够搞懂：LLM 都提供了哪些功能、有哪些 API 接口以及对应的用法。就可以开发基于大模型的应用程序了。

第三步：学习开发框架，对主流的开发框架（比如：LangChain）有个大致的了解，能够掌握：开发框架本身的技术原理、开发框架选型、开发框架提供的功能、基于开发框架快速开发大模型应用程序。

第四步：学习向量数据库，向量数据库负责应用程序的数据存储，能够掌握：向量数据库的基础架构、向量数据库选型、向量数据库的索引建立、向量数据库的查询接口、向量数据库的性能优化等。

第五步：学习 AI 编程，快速提升编码学习，能够掌握：AI 编程框架的技术架构原型、AI 编程产品的选型、AI 编程功能的灵活应用。

学习完以上5步，就能够开发出一个 AGI 时代的新应用程序了，如果开发的这个应用程序要性能好、要健壮、要功能丰富等，就要继续学习以下的 LLM 大模型的技术知识。

第六步：学习 AI Agent，AI Agent 是 AGI 时代新的应用程序形态，类比移动互联网时代的 APP 形态，能够掌握：AI Agent 的5个技术组件（LLM、Planning、Memory、Tools Use、Action）、AI Agent 的开发框架（LangChain）、AI Agent Function Calling 函数调用。

第七步：学习缓存，LLM 大模型的推理成本比较高，推理速度也高达秒级，缓存是降低大模型推理成本和提升推理速度的一剂良药。能够掌握：缓存的两种匹配方法、缓存的计算原理、基于 GPTCache 的缓存方法、提升缓存命中率的方法。

第八步：学习算力，算力是大模型以及上层应用的资源，能够掌握：业界主流的算力产品、算力如何计算评估、算力如何选型等。

通过以上三步的学习，就能够构建出一个企业级的 AI Agent 应用，可以是增量的新 AI Agent 应用（比如：业务助手类），也是和已有业务结合的存量 AI Agent 应用（比如：智能客服、搜索、推荐、广告、风控、数据分析、BI等），并能能够对 AI Agent 的运行资源做出合适的评估量化。

第九步：学习 RAG（Retrieval Augmented Generation），RAG 是 LLM 大模型能力增强的一种方式，能够掌握：知识库的向量化构建技术、基于向量数据库的检索技术、基于 Prompt 的大模型增强技术。

第十步：学习大模型微调（Fine-tuning），微调也是 LLM 大模型能力增强的另外一种方式，能够掌握：微调的常用算法、微调的算法选型、微调的高效 PEFT 框架、微调的数据工程技术、微调的训练策略。

以上两步涉及的技术实际上是企业级私有大模型的构建技术，学会以上两步的学习，就能够构建企业级私有专用大模型了。

第十一步：学习大模型预训练，大模型预训练本身由于涉及雄厚的资金壁垒，注定是“大厂”的游戏，但是大模型预训练本身的技术很值得我们学习，能够掌握：预训练数据获取技术、预训练数据工程技术、预训练策略设计、预训练分布式并行技术等。

第十二步：学习 LLMOps，LLMOps 是在 MLOps 基础之上，覆盖了大模型以及应用的开发、调试、测试、部署、调优、运维治理等一套完整的流程，能够掌握：数据工具、模型工具、部署工具、迭代工具等。

通过以上12个步骤的学习，就能够深度应用 LLM 大模型技术，高效开发 AGI时代企业级新的应用程序，做一名高薪的 AI 大模型开发工程师。

在大模型时代，我们如何有效的去学习大模型？

现如今大模型岗位需求越来越大，但是相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。

掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：

• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；

• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；

• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；

• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。

可能大家都想学习AI大模型技术，也_想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路，少碰壁，这里我直接把都打包整理好，希望能够真正帮助到大家_。

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一、AGI大模型系统学习路线

很多人学习大模型的时候没有方向，东学一点西学一点，像只无头苍蝇乱撞，下面是我整理好的一套完整的学习路线，希望能够帮助到你们学习AI大模型。

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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书籍

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大模型各大场景实战案例

结语

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