本文详细介绍了AI的基础知识，包括AI的定义、本质和研究目的；解释了AI大模型的概念、分类和应用；阐述了GPT的本质和ChatGPT的爆火原因；介绍了AIGC、算力和Token等关键概念；分析了AI发展的三个阶段及当前所处位置。文章以通俗易懂的方式解释复杂概念，适合初学者全面了解AI。
1、什么是AI？
AI，是artificial intelligence的缩写。Artificial，很多同学认字认半边，会以为是艺术（art）的什么形容词。其实不然，artificial的意思就是“人工的、人造的”，和natural（天然的）是反义词。Intelligence，这个不容易认错，是“智能”的意思。英特尔（Intel）公司的名字，就是基于这个词的前五个字母。结合起来，AI，就是“人工的、人造的智能”，用人为的手段，创造智能。
关于AI的定义，行业里有很多种说法。比较学术化的一种，是这么说的：AI是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能行为的理论、方法、技术及应用系统的一门综合性科学。这个定义很拗口，看得小编都头大了。其实，对于AI，我们可以拆解来看：
首先，AI的本质属性，是一门科学，是一个技术领域。它涉及到了计算机科学、数学、统计学、哲学、心理学等多种学科的知识，但总体上，归类于计算机学科之下。
其次，AI的研究目的，是让一个“系统”具备智能。这个“系统”，可以是一套软件程序，也可以是一台计算机，甚至是一个机器人。
最后，什么样的水平，才叫做真正的智能。这是问题的关键。目前看来，能够像人一样感知、理解、思考、判断、决策，就是实现了人工智能。配合机器人、机械臂等物理载体，AI也可以实现行动能力。
综合以上三点，理解AI的定义就比较容易了。
2、什么是大模型？
这两年AI火，就是因为大模型火。那么，什么是大模型？
大模型，是具有庞大参数规模和复杂计算结构的机器学习模型。（参数，是指在模型训练过程中，学习和调整的变量。参数定义了模型的行为、性能、实现的成本以及对计算资源的需求。简单来说，参数是模型内部用来做出预测或决策的部分。）
大模型，通常拥有数百万至数十亿的参数。相对应的，参数少的，就是小模型。对一些细分的领域或场景，小模型也够用。大模型需要依赖大规模数据进行训练，对算力资源的消耗极大。绝大多数大模型的基础核心结构，都是Transformer及其变体。
大模型有很多种类别。通常所说的大模型，主要是指语言大模型（以文本数据进行训练）。但实际上，还有视觉大模型（以图像数据进行训练），以及多模态大模型（文本和图像都有）。
按应用领域，大模型可以分为通用大模型和行业大模型。通用大模型的训练数据集更加广泛，覆盖的领域更加全面。行业大模型，顾名思义，训练数据来自特定行业，应用于专门的领域（例如金融、医疗、法律、工业）
3、GPT的本质是什么？
GPT-1、GPT-2……GPT-4o，等等，都是美国OpenAI这家公司推出的语言大模型，同样都是基于Transformer架构。
GPT的全称，叫做Generative Pre.trained Transformer，生成式-预训练-Transformer。 Generative（生成式），表示该模型能够生成连续的、有逻辑的文本内容，比如完成对话、创作故事、编写代码或者写诗写歌等。 Pre.trained（预训练），表示该模型会先在一个大规模未标注文本语料库上进行训练，学习语言的统计规律和潜在结构。通过预训练，模型才有了一定的通用性。训练的数据越庞大（如网页文本、新闻等），模型的能力就越强。
大家对于AI的关注热潮，主要源于2023年初的ChatGPT爆火。
ChatGPT的chat，是聊天的意思。ChatGPT是OpenAI基于GPT模型开发的一个AI对话应用服务（也可以理解为GPT-3.5）。通过这个服务，人们才可以亲身体验到GPT模型的强大，有利于技术的宣传和推广。事实证明，OpenAI的策略成功了。ChatGPT充分吸引了公众关注度，也成功推动了AI领域的发展热潮。
4、什么是AIGC?
AIGC，全名是人工智能生成内容（Artificial Intelligence Generated Content）。这玩意儿可不得了，它借助 AI 技术，能自动产出文本、图像、音频、视频等各种形式的作品。瞅瞅如今，那些自动生成的新闻稿件、栩栩如生的绘画佳作，好多都是 AIGC 的得意之作，毫不夸张地说，它给内容创作领域带来了一场翻天覆地的革新。
5、什么是算力?
算力就是字面意思，计算能力，计算机进行运算处理的能力，更具体来说，算力是通过对信息数据进行处理，实现目标结果输出的计算能力。通常用于衡量人工智能、区块链、数据分析等领域的计算性能。人工智能领域里的深度学习任务中，需要大量的计算资源来训练和推理模型。因此，算力在这个领域变得尤为重要。强大的算力可以加速训练过程、提高模型的精度和性能，并且处理更复杂的任务和数据集，最终生成新的、原创的内容。
6、什么是Token?
在AI领域，Token通常指的是模型处理文本或其他类型数据时的基本单位或元素。它是模型理解和处理数据的最小单元，可以是一个单词、一个词组、一个标点符号、一个子词或者一个字符等。Token的划分方式会影响模型对数据的理解和处理。
AI发展到什么地步了？
目前AI的发展进程分为三个阶段，分别是：弱人工智能阶段、强人工智能阶段、超强人工智能阶段。
第一阶段：弱人工智能（Artificial Narrow Intelligence，ANI），也称为狭义人工智能，指的是专门解决特定任务上表现出与人类相似或超越人类能力的人工智能系统，比如语音识别、图像识别、自然语言处理、自动驾驶等领域。这种人工智能系统虽然在特定领域表现出色，但是缺乏综合性和通用性，无法像人类一样进行复杂的推理和判断，不能具备人类的全面智能。
第二阶段：强人工智能（Artificial General Intelligence，AGI），也称为广义人工智能，指的是具备类似人类智能的人工智能系统。这种人工智能系统能够像人类一样进行复杂的推理和判断，具备学习、自我适应和创造的能力。
第三阶段：超级人工智能（Artificial Super Intelligence，ASI），也称为超级智能，指的是远超越人类智能的人工智能系统。这种人工智能系统具备超出人类理解范畴的智能和能力，可以完成人类难以想象的任务，可能具备自己的意识和目标，能够自我学习和进化，甚至超越人类控制和理解的能力。超人工智能的发展和影响还是个未知领域。
当前的人工智能已近乎达到强人工智能的水平。未来，它将进一步发展为超强人工智能，广泛渗透于我们的日常生活，届时我们将把众多工作任务及应用场景委托给AI，以期其创造更多的价值。
小白/程序员如何系统学习大模型LLM？
作为在一线互联网企业深耕十余年的技术老兵，我经常收到小白和程序员朋友的提问：“零基础怎么入门大模型？”“自学没有方向怎么办？”“实战项目怎么找？”等问题。难以高效入门。
这里为了帮助大家少走弯路，我整理了一套全网最全最细的大模型零基础教程。涵盖入门思维导图、经典书籍手册、实战视频教程、项目源码等核心内容。免费分享给需要的朋友！
👇👇扫码免费领取全部内容👇👇
1、我们为什么要学大模型？
很多开发者会问：大模型值得花时间学吗？答案是肯定的——学大模型不是跟风追热点，而是抓住数字经济时代的核心机遇，其背后是明确的行业需求和实打实的个人优势：
第一，行业刚需驱动，并非突发热潮。大模型是AI规模化落地的核心引擎，互联网产品迭代、传统行业转型、新兴领域创新均离不开它，掌握大模型就是拿到高需求赛道入场券。
第二，人才缺口巨大，职业机会稀缺。2023年我国大模型人才缺口超百万，2025年预计达400万，具备相关能力的开发者岗位多、薪资高，是职场核心竞争力。
第三，技术赋能增效，提升个人价值。大模型可大幅提升开发效率，还能拓展职业边界，让开发者从“写代码”升级为“AI解决方案设计者”，对接更高价值业务。
对于开发者而言，现在入门大模型，不仅能搭上行业发展的快车，还能为自己的职业发展增添核心竞争力——无论是互联网大厂的AI相关岗位，还是传统行业的AI转型需求，都在争抢具备大模型技术能力的人才。
人工智能大潮已来，不加入就可能被淘汰。如果你是技术人，尤其是互联网从业者，现在就开始学习AI大模型技术，真的是给你的人生一个重要建议！
2、大模型入门到实战全套学习大礼包分享
最后再跟大家说几句：只要你是真心想系统学习AI大模型技术，这份我耗时许久精心整理的学习资料，愿意无偿分享给每一位志同道合的朋友。
在当前这个人工智能高速发展的时代，AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长，真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料，能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。
部分资料展示
2.1、 AI大模型学习路线图，厘清要学哪些
对于刚接触AI大模型的小白来说，最头疼的问题莫过于“不知道从哪学起”，没有清晰的方向很容易陷入“东学一点、西补一块”的低效困境，甚至中途放弃。
为了解决这个痛点，我把完整的学习路径拆解成了L1到L4四个循序渐进的阶段，从最基础的入门认知，到核心理论夯实，再到实战项目演练，最后到进阶优化与落地，每一步都明确了学习目标、核心知识点和配套实操任务，带你一步步从“零基础”成长为“能落地”的大模型学习者。后续还会陆续拆解每个阶段的具体学习内容，大家可以先收藏起来，跟着路线逐步推进。
L1级别:大模型核心原理与Prompt
L1阶段：将全面介绍大语言模型的基本概念、发展历程、核心原理及行业应用。从A11.0到A12.0的变迁,深入解析大模型与通用人工智能的关系。同时,详解OpenAl模型、国产大模型等,并探讨大模型的未来趋势与挑战。此外,还涵盖Pvthon基础、提示工程等内容。
目标与收益:掌握大语言模型的核心知识,了解行业应用与趋势;熟练Python编程,提升提示工程技能,为AI应用开发打下坚实基础。
L2级别：RAG应用开发工程
L2阶段：将深入讲解AI大模型RAG应用开发工程,涵盖Naive RAGPipeline构建、AdvancedRAG前治技术解读、商业化分析与优化方案,以及项目评估与热门项目精讲。通过实战项目，提升RAG应用开发能力。
目标与收益:掌握RAG应用开发全流程,理解前沿技术,提升商业化分析与优化能力,通过实战项目加深理解与应用。
L3级别：Agent应用架构进阶实践
L3阶段：将 深入探索大模型Agent技术的进阶实践,从Langchain框架的核心组件到Agents的关键技术分析,再到funcation calling与Agent认知框架的深入探讨。同时,通过多个实战项目,如企业知识库、命理Agent机器人、多智能体协同代码生成应用等,以及可视化开发框架与IDE的介绍,全面展示大模型Agent技术的应用与构建。
目标与收益:掌握大模型Agent技术的核心原理与实践应用,能够独立完成Agent系统的设计与开发,提升多智能体协同与复杂任务处理的能力,为AI产品的创新与优化提供有力支持。
L4级别:模型微调与私有化大模型
L4级别：将聚焦大模型微调技术与私有化部署,涵盖开源模型评估、微调方法、PEFT主流技术、LORA及其扩展、模型量化技术、大模型应用引警以及多模态模型。通过chatGlM与Lama3的实战案例,深化理论与实践结合。
目标与收益:掌握大模型微调与私有化部署技能,提升模型优化与部署能力,为大模型项目落地打下坚实基础。
2.2、 全套AI大模型应用开发视频教程
从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。
2.3、 大模型学习书籍&文档
收录《从零做大模型》《动手做AI Agent》等经典著作，搭配阿里云、腾讯云官方技术白皮书，帮你夯实理论基础。
2.4、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。
2.5、大模型大厂面试真题
整理了百度、阿里、字节等企业近三年的AI大模型岗位面试题，涵盖基础理论、技术实操、项目经验等维度，每道题都配有详细解析和答题思路，帮你针对性提升面试竞争力。
【大厂 AI 岗位面经分享（107 道）】
【AI 大模型面试真题（102 道）】
【LLMs 面试真题（97 道）】
2.6、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。
适用人群
四阶段学习规划（共90天，可落地执行）
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
…
👇👇扫码免费领取全部内容👇👇
3、这些资料真的有用吗？
这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。
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。
这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
