周鸿祎：大模型不是风口和泡沫，将引领新工业革命

7月2日，2023全球数字经济大会人工智能高峰论坛举行。360集团创始人周鸿祎在论坛发表《构建"安全可信可控易用"的企业级AI大模型》主题演讲。他表示，大模型不是风口和泡沫，将引领新工业革命。在城市、行业、企业数字化转型到智能化的过程中，大模型大有可为。进化迭代刚刚开始，相信未来会成为数字化系统的标配。未来可能不是百模大战，而是万模群舞。

有人觉得，模仿OpenAI的话，将来中国和全世界可能就是一两个大模型，因此把大模型比喻为操作系统，大部分公司可能就没有机会了。对此周鸿祎认为，未来大模型的趋势不会只有一个，而是会像数据库一样，变成每个数字化系统的标配。国家当前的重要战略之一是产业数字化，就是利用数字化技术帮助传统产业，特别是制造业赋能转型。要在中国发展大模型就应该顺势而为，为产业数字化赋能。

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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

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大模型真正的机会在哪里？周鸿祎认为是在企业级市场。包括政府和城市，在中国做大模型最应该抓住产业互联网发展的机会。但问题是，当带着通用大模型走到政府、城市和企业，就会发现公有大模型，直接用起来是有很多问题的。公有大模型是通才，但缺乏行业深度。比如，ChatGPT刚开始的时候很惊艳，觉得什么都能回答，但如果真的是行业专家提出很深度的问题，它的能力是有限的。同时，行业、企业内部真正有价值的知识，公开渠道是拿不到的，公有大模型没有办法满足行业和企业的场景垂直专业性的要求。

周鸿祎表示，企业、政府、市场到底需要什么样的大模型，可以简单总结为五化。行业化，一定要有行业深度训练的数据才有价值。企业化，需要和企业内部知识库进行配合，做到实时迭代更新，从而保证大模型更懂企业。垂直化，不要试图用一个大模型解决所有问题，大模型未来在企业落地形态一定是多个垂直模型组合，垂直模型解决专业问题的能力更强。小型化，未来小规模的大模型可能也是一个趋势。专有化，很多大型央企、国企、政府机构对数据在哪里存储看得比较重，专有部署能够保证安全可控。

周鸿祎认为，大模型的发展要真正和国家战略相结合，一方面要发展核心技术，另一方面要找各种应用场景。纯粹的技术只有和应用场景相结合才能创造持续不断的商业价值。

大模型岗位需求

大模型时代，企业对人才的需求变了，AIGC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，这里我直接把全套AI技术和大模型入门资料、操作变现玩法都打包整理好，希望能够真正帮助到大家。

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如何系统的去学习大模型LLM ？

作为一名热心肠的互联网老兵，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。

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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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