近日，中国人工智能学会发布了《中国人工智能大模型技术白皮书》。白皮书全面梳理了大模型技术的发展历程、关键技术、生态发展、应用实践等方面的最新进展,并对其未来趋势做出展望。

大模型技术，以其广阔的应用前景和巨大潜力，无疑成为了技术发展的焦点。然而，随之而来的挑战亦不容忽视：可靠性、可解释性的难题需要我们去攻克，数据质量与数量的提升成为迫切需求，应用部署成本的降低与迁移能力的增强同样重要，而安全与隐私保护的强化更是关键中的关键。

这份报告非常适合人工智能从业者学习，报告一共116页PDF，已整理~

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【1】第一章节：大模型技术概述

【2】第二章节：语言大模型技术

【3】第三章节：多模态大模型技术

【4】第四章节：大模型技术生态

【5】第五章节：大模型的开发训练与模型部署

【6】第六章节：大模型应用

【7】第七章节：大模型的安全性

【8】第八章节：总结与思考

大模型发展历程

自2006年Geoffrey Hinton提出通过逐层无监督预训练解决深层网络训练难题以来，深度学习在多个领域取得突破，经历了从标注数据监督学习到预训练模型，再到大模型的转变。2022年底，OpenAI发布的ChatGPT引发了广泛关注，展现了大模型在多场景、多用途、跨学科任务处理的能力。大模型被认为是未来人工智能领域的关键基础设施。

如何学习AI大模型？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高

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学习路线

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。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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