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淘宝是什么语言做的网站,一起做业网站,甘肃省最新消息今天,外企网站建设服务公司本文为AI产品经理提供了大模型基础知识与术语解析#xff0c;包括LLM、Token、Prompt、Embedding、RAG等核心概念。详细解释了机器学习的三种类型(监督、无监督、强化学习)及其工作原理#xff0c;并以水果分类为例进行了生动说明。同时介绍了深度学习及其在模拟人类思维方面…本文为AI产品经理提供了大模型基础知识与术语解析包括LLM、Token、Prompt、Embedding、RAG等核心概念。详细解释了机器学习的三种类型(监督、无监督、强化学习)及其工作原理并以水果分类为例进行了生动说明。同时介绍了深度学习及其在模拟人类思维方面的应用帮助产品经理快速掌握AI领域基础知识。首先作为一名ai产品经理必然要知道人工智能的一些知识比如何谓人工智能什么是机器学习深度学习什么是生成式人工智能等等除此之外也需要掌握了解日常工作中所涉及到的一些常见词汇比如llmragEmbeddingPrompt等等。LLM大语言模型一种能根据「前面的话」预测「下一句话」的模型本质是超强自动补全。Token模型读字不是按「字」读是按「token」读可以粗略理解为「半个词到一个字」的单位。上下文越长成本越高。Prompt提示词你给模型的「指令 背景信息」相当于「产品需求交互文案的合体」。Embedding向量把文本变成一串数字可用于相似度搜索“这段话像哪段话”。RAG检索增强生成先用向量检索资料再丢给大模型生成答案 → 适合做问答、知识库。Fine-tuning微调用你的数据再训练一下模型让它更符合特定风格或任务但比 RAG 更贵也更复杂。1机器学习关于机器学习它可以分为监督学习无监督学习与强化学习。监督学习就是我们人给机器建立规矩我们要明确告诉ai这是一个什么东西有什么样的特征通过大量的数据给到ai,然后ai会从中总结得出结论后再一次再碰到类似的东西会结合之前经验给到判断。而无监督学习模式则是不给ai立规矩ai自己观察分析总结判断归纳。强化学习模式是不会直接告诉ai这个东西但是会告诉结论yes or no然后ai自己分析总结。以教一个孩子可类比ai区分不同的水果为例:监督学习的工作模式:你拿着一个苹果和一个香蕉告诉孩子:“这是苹果它的形状是圆的颜色通常是红色或绿色;这是香蕉它的形状是长条形颜色通常是黄色。”孩子会学习到特征与类别的对应关系预测出新拿出的水果是苹果还是香蕉。无监督学习的工作模式:你让孩子观察一堆水果没有直接告诉他每一个水果的名称而是鼓励他自己找出如何根据形状颜色等属性将这些水果分组的方法。在机器学习中监督学习与无监督学习都需要你明确地告诉机器(或者说孩子)数据的特征(形状与颜色)是什么监督学习需要在机器进行学习时人为提供数据对象的类别(如苹果或香蕉)而无监督学习一般没有预设的类别标识通过机器自动学习数据的分布并将相似的数据对象归为同类(如红色圆形是苹果)。强化学习的工作模式为:你不会直接教孩子苹果和香蕉的区别而是每次展示一个水果让他进行判断。如果他判断正确就给他一个奖励(比如一块糖果);如果判断错误则不给奖励。通过反复尝试和反馈孩子会通过这种奖励机制逐渐学习到如何更准确地判断苹果和香蕉。2深度学习关于深度学习它可以模拟人的思考行为和方式然后做对应的一些标识深度学习算法试图模拟人类大脑的工作方式其灵感来源于神经生物学它通过对大量数据的学习自动提取出数据的高层次特征和模式从而实现图像识别语音识别、自然语言处理等任务。按照架构的不同神经网络可以分为:卷积神经网络(CNNS)、循环神经网络(RNNs)、Transformer网络等等同样是区分不同水果这次你带着孩子去了超市那里有各种不同的水果你没有解释每种水果的特点只是给孩子指出了哪些是苹果哪些是香蕉他通过观察和比较慢慢学会了辨认各种水果。在这个过程中孩子的大脑(在这里比喻为深度学习模型)自动从复杂的视觉、嗅觉等信号中提取层次化的特征。比如圆形、条纹、颜色深浅、气味等从而达到识别水果的目的。大模型未来如何发展普通人如何抓住AI大模型的风口※领取方式在文末为什么要学习大模型——时代浪潮已至随着AI技术飞速发展大模型的应用已从理论走向大规模落地渗透到社会经济的方方面面。技术能力上其强大的数据处理与模式识别能力正在重塑自然语言处理、计算机视觉等领域。行业应用上开源人工智能大模型已走出实验室广泛落地于医疗、金融、制造等众多行业。尤其在金融、企业服务、制造和法律领域应用占比已超过30%正在创造实实在在的价值。未来大模型行业竞争格局以及市场规模分析预测:同时AI大模型技术的爆发直接催生了产业链上一批高薪新职业相关岗位需求井喷AI浪潮已至对技术人而言学习大模型不再是选择而是避免被淘汰的必然。这关乎你的未来刻不容缓那么我们如何学习AI大模型呢在一线互联网企业工作十余年里我指导过不少同行后辈经常会收到一些问题我是小白学习大模型该从哪里入手呢我自学没有方向怎么办这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历一定要继续看下去这些问题也不是三言两语啊就能讲明白的。所以呢这份精心整理的AI大模型学习资料我整理好了免费分享只希望它能用在正道上帮助真正想提升自己的朋友。让我们一起用技术做点酷事ps:微信扫描即可获取加上后我将逐一发送资料与志同道合者共勉真诚无偿分享适学人群我们的课程体系专为以下三类人群精心设计AI领域起航的应届毕业生提供系统化的学习路径与丰富的实战项目助你从零开始牢牢掌握大模型核心技术为职业生涯奠定坚实基础。跨界转型的零基础人群聚焦于AI应用场景通过低代码工具让你轻松实现“AI行业”的融合创新无需深奥的编程基础也能拥抱AI时代。寻求突破瓶颈的传统开发者如Java/前端等将带你深入Transformer架构与LangChain框架助你成功转型为备受市场青睐的AI全栈工程师实现职业价值的跃升。※大模型全套学习资料展示通过与MoPaaS魔泊云的强强联合我们的课程实现了质的飞跃。我们持续优化课程架构并新增了多项贴合产业需求的前沿技术实践确保你能获得更系统、更实战、更落地的大模型工程化能力从容应对真实业务挑战。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。01 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。希望这份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通微信扫描下方二维码即可~本教程比较珍贵仅限大家自行学习不要传播更严禁商用02 大模型学习书籍文档新手必备的权威大模型学习PDF书单来了全是一系列由领域内的顶尖专家撰写的大模型技术的书籍和学习文档电子版从基础理论到实战应用硬核到不行※真免费真有用错过这次拍大腿03 AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。04 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。05 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。06 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点由于篇幅有限只展示部分资料并且还在持续更新中…ps:微信扫描即可获取加上后我将逐一发送资料与志同道合者共勉真诚无偿分享最后祝大家学习顺利抓住机遇共创美好未来