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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


新手如何学AI?
发布日期:2024-08-02 19:36:25 浏览次数: 1923 来源:newtype 超级个体



请问非计算机专业的人如何学习AI?

不管是学AI还是学别的,首先、也是最重要的,是明确目的。因为你的现状是确定的,如果目的也定下来了,那么从现在所站的位置到目的地这条大致的线就确定了。

比如,你学AI的目标是入行、参与大模型研发,或者你的目的就是掌握新技能、知道怎么运用,这两个目标所决定的实现路径完全不同。

我不了解你的情况,所以只能大致介绍一下这一路会遇到哪些情况,这些都是我的经验总结:

1、通过Chatbot学习Prompt,了解大模型。

我们经常用的那些AI工具,大多是以Chatbot(聊天机器人)形态出现的。它们的内核是大模型,然后加上了基础设定(比如you're a helpful assistant)、能力(比如可以读取用户上传的文档)。这些Chatbot一般会允许用户通过Prompt实现一定程度上的定制化。

通过大量尝试Prompt,你会对不同的模型有一个大概的了解,知道智能水平的差距表现在哪里,知道现阶段模型能做什么、做什么不靠谱,知道如何与其沟通、下达需求。此外,你还会学会一个很重要但很基本的能力:理清自己的需求(能做到这一点就超过绝大多数人了,他们脑子都是浆糊)。

从Chatbot开始,接下来会有两个分支。

2-1、开始接触API,掌握通过API调用大模型的方法。

随着你学习的深入,会接触到一些Chatbot工具允许你填写API去调用各家模型。这时你就可以集中了解一下API是怎么回事,如何申请使用API,如何支付,等等。通过API,你又会接触到一些平台(比如OpenRouter),他们提供算力,让开源模型在平台上运行,然后开个口子让你接入使用。

由于选择增加,你可能会不满足于现成的Chatbot,想要自己动手搭建一个。这时可以入门Python,搭建一个定制化的、简单的Chatbot。在此过程中,也许你会接触到类似LangChain之类的框架,了解这个层面的第三方工具都有哪些作用。

2-2、开始接触RAG,搭建私人知识库。

随着与AI交流的深入,你会发现,AI虽然知识面广,但对于很多细分领域不了解或了解很浅。于是,你会希望AI根据你提供的文档进行回答。

这时,你会开始使用市面上现成的知识库类产品,对比有知识库、无知识库情况下,AI的回答有哪些不同。同时,你也开始了解背后的技术——RAG。如果你的编程能力还行,甚至可以上手写个脚本,测试RAG中不同的技术对精确度的影响。

3、学习Agent,搭建AI工作流。

走到这一步,你对AI的能力和边界基本了解了。这时可以让AI根据指引、处理一些复杂工作,也就是通过Agent Workflow。现成的工具有Dify、Coze。上手之后,可以尝试通过代码实现,比如CrewAI这种简单的工具/框架。

上边介绍的这些,每一条线都可以延伸出许多,看你的学习能力和意愿了。

判断是否入门,有一个很容易的鉴别方法:知道目前AI的能力边界。那些无脑吹AI或者贬低AI的,都是蠢货。

至于资源,网上太多了。YouTube、GitHub上有很多课程,挑一个你能看下去的开始吧。

我之前在社群内说过,不要追求大而全,而是把每一个点都吃透。一段时间后就会发现,那些散点都自动串联成线和面了。



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