2023年要说科技圈什么最火爆，一定是ChatGPT、AIGC（人工智能生成内容）和大型语言模型。这些技术前沿如同科技世界的新潮流，巨浪拍岸，引发各界关注。ChatGPT的互动性和逼真度让人们瞠目，它能与用户展开流畅对话，回答问题，乃至创作文章和诗歌，展现出令人惊叹的灵活性和创造力。而AIGC则创造了一种全新的内容创作方式，将视频制作、音乐创作、文案编写等领域带入了一个全新的时代。
大型语言模型如同巨人般支撑起了这一切的发展。这类模型的强大计算能力和学习能力成为了分析复杂语言结构、习得人类知识的基石。从企业到教育再到娱乐行业，大型模型正赋予他们以前所未有的动力和潜力，驱动着智能自动化和个性化服务的飞跃。
面对这样令人瞩目的变革，我们将不仅见证机器智能的突破，还会经历人类与AI合作的全新局面。正如晨光中的曙光，它们预示着一个既充满挑战又令人兴奋的未来。
①人工智能/大模型学习路线
②AI产品经理入门指南
③大模型方向必读书籍PDF版
④超详细海量大模型实战项目
⑤LLM大模型系统学习教程
⑥640套-AI大模型报告合集
⑦从0-1入门大模型教程视频
⑧AGI大模型技术公开课名额
AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）概念
AIGC是一种利用人工智能生成内容的技术。它使用深度学习算法和自然语言处理技术，通过学习大量文本数据来预测和生成与人类类似的文章、故事、新闻等内容。它在自动化创作、内容生产、报告生成以及艺术创新等领域有着广泛的应用前景，并为我们提供了更高效和便捷的内容创作体验。
ChatGPT（Chat-based GPT）的概念：
ChatGPT是一种基于对话式生成预训练模型（GPT）的聊天技术。GPT 是一种基于深度学习的神经网络架构，它可以通过大量的无标签文本数据进行预训练学习，并能够生成类似人类语言的文本。ChatGPT 则是针对对话式场景进行了特别训练的 GPT 模型。它在自动客服、虚拟助手和智能聊天机器人等领域有着广泛的应用，为用户提供更加便捷、个性化的交互体验。
ChatGPT、AIGC和大模型优质文档/研报list如下：
1.AIGC：智能创作时代.pdf
2.AIGC深度报告：新一轮内容生产力革命起点.pdf
3.AIGC深度产业报告 量子位智库.pdf
4.AIGC行业应用畅想 华福证券 2023.pdf
5.chatgpt 的自我介绍.pdf
6.ChatGPT从入门到精通.pdf
7.ChatGPT深度调研汇报.pptx
8.ChatPPT_怎么学习使用AI办公提效.pptx
9.OpenAI 闭门讨论会纪要.pdf
10.OpenAI：GPT 最佳实践中文大白话版本_未来力场编译.pdf
11.商汤_AI大模型市场研究报告_FS_20230426-44页.pdf
12.2023中国AIGC产业全景报告.pdf
13.2023 中国人工智能系列白皮书--大模型技术（2023版）.pdf
14.【南京航空航天大学】ChatGPT 的前世今生.pdf
15.【权威报告】【量子位智库】人工智能行业：2023中国AIGC产业全景报告.pdf
16.【权威报告】【浙商证券】AIGC算力时代系列报告：未来已来，AI如何赋能传媒行业.pdf
17.腾讯研究院：AIGC发展趋势报告2023.pdf
18.吴恩达联合OpenAI制作《面向开发者的ChatGPT提示工程》笔记.pdf
19.中文大模型基准测评2023年度报告.pdf
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如何系统的去学习大模型LLM ？
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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
- L2.1 API接口
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
- L3.1 Agent模型框架
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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