前言
人工智能有许多优点和缺点，以下是一些常见的：
优点：
- 高效性：人工智能可以在短时间内处理大量的数据和任务，提高效率和生产力。
- 可靠性：相较于人类，人工智能可以更快速、更准确地执行任务，并且不会受到疲劳、情绪等因素的影响，提高了任务执行的可靠性。
- 个性化服务：人工智能可以通过分析大量的用户数据，为用户提供个性化的服务和推荐，提高用户体验和满意度。
- 自主学习：人工智能可以通过机器学习和深度学习等技术，自主地学习和优化模型，提高模型的精度和效果。
- 持续发展：人工智能是一个不断发展和进步的领域，随着技术的不断改进，它的应用范围也在不断扩大。
缺点：
- 数据偏差：人工智能需要大量的数据作为训练样本，如果数据集存在偏差，那么训练出来的模型可能会存在误差。
- 隐私问题：人工智能需要收集和分析大量的数据，这可能会涉及到用户隐私的问题，引发个人信息泄露等问题。
- 没有智能：人工智能只是一种模拟人类智能的技术，并没有真正的智能，无法像人类一样具备自主思考和创造力。
- 风险和误判：人工智能在执行任务时可能会存在风险和误判的问题，例如自动驾驶汽车的安全问题等。
- 替代人类：人工智能的发展可能会导致某些职业被自动化取代，使得部分人类劳动力失业。
大模型如何入坑？
想要完全了解大模型，你首先要了解市面上的LLM大模型现状，学习Python语言、Prompt提示工程，然后深入理解Function Calling、RAG、LangChain 、Agents等
很多人不知道想要自学大模型，要按什么路线学？
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1.成长路线图&学习规划
要学习一门新的技术，作为新手一定要先学习成长路线图，方向不对，努力白费。
对于从来没有接触过网络安全的同学，我们帮你准备了详细的学习成长路线图&学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线，大家跟着这个大的方向学习准没问题。
发展前景：大模型在自然语言处理、图像识别、语音识别等领域具有广泛的应用。随着大数据时代的到来，大模型技术将继续发展，为程序员提供更多的发展机会。
技能要求：要成为一名优秀的大模型程序员，需要具备以下技能：
- 掌握深度学习相关知识，如神经网络、卷积神经网络等；
- 熟悉编程语言，如Python、C++等；
- 了解大数据处理技术，如Hadoop、Spark等；
- 具备良好的数学和统计学基础，以便更好地理解和优化大模型。
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
大模型 AI 能干什么？
大模型是怎样获得「智能」的？
用好 AI 的核心心法
大模型应用业务架构
大模型应用技术架构
代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
提示工程的意义和核心思想
Prompt 典型构成
指令调优方法论
思维链和思维树
Prompt 攻击和防范
…
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
为什么要做 RAG
搭建一个简单的 ChatPDF
检索的基础概念
什么是向量表示（Embeddings）
向量数据库与向量检索
基于向量检索的 RAG
搭建 RAG 系统的扩展知识
混合检索与 RAG-Fusion 简介
向量模型本地部署
…
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
为什么要做 RAG
什么是模型
什么是模型训练
求解器 & 损失函数简介
小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
Transformer结构简介
轻量化微调
实验数据集的构建
…
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
硬件选型
带你了解全球大模型
使用国产大模型服务
搭建 OpenAI 代理
热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
在本地计算机运行大模型
大模型的私有化部署
基于 vLLM 部署大模型
案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
部署一套开源 LLM 项目
内容安全
互联网信息服务算法备案
…
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
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