李沐大神最近分享了很多，我来舔着脸跟一笔，写下近段时间研发上面的血泪史。

1. 按照目前的发展，大部分实验室在LLM上很难搞到百亿以上的参数量了，对更大模型（dense或者MoE）也只能说望而却步了；我们烧尽个人腰包和经费也只能勉强碰到500多亿的MoE，并且代价是到明年就是穷光蛋一个。

2. 实际落地里面，不可能指望单独一个LLM放在那儿完成任务，不论是多强的模型也不行，尊重工程、产业和商业逻辑。

3.模型本身的迭代重度依赖数据，数据的迭代也需要依靠肉眼和拍脑袋。从模型结构上基本上是Transformer（+少量mamba、rmkv等，虽然我们没试过），这个点我们反正没资源去纠结了，然后就是玄学N件套比如调参和babysitting。

4. 由于单次实验成本过高，半自动化、自动化评测都不能全信，叠加主观评测的话导致sop严重滞后，所以再留下来了一系列的玄学，中间未解之谜根本没有资源探索。比如说我们经常出现：15天前训练到xxxx个step的那个模型效果是最好的，而且数据和模型版本管理基本混乱，只能靠时间戳+锁死评测关口，结果至上。

5. 和硬件的绑定是下一步关键：一方面，供给侧上如果有更强的ASIC来支撑，那训练和推理的成本会进一步降低，探索空间也会扩大；另外一方面，输出侧和硬件绑定是未来（目前具身智能暂时没法用大模型），以及各种可穿戴设备（例如rayban+meta的尝试）。

6. LLM输入侧会进一步扩展到其他模态；例如VLM/VLA输入包含图像和视频信息，我们TableGPT是搞那些结构化数据（包括db、传感器数据etc），还有语音等等。

7. LLM输出侧的扩展是未来啊，除了输出语言、代码、思维步骤，还需要对接各类硬件设备的接口、SDK等等，这里的稳定性和工程加工兜底一定是短期内关键中的关键。

8. 安全性对齐，或者大模型输出"不出框"的对齐工作，我还是看好那些新的东西，比如说世界模型、Verifier啥的：https://arxiv.org/abs/2405.0662

 

 大模型&AI产品经理如何学习

求大家的点赞和收藏，我花2万买的大模型学习资料免费共享给你们，来看看有哪些东西。

1.学习路线图

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

2.视频教程

网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我自己整理的大模型视频教程，上面路线图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。

（都打包成一块的了，不能一一展开，总共300多集）

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方图片前往获取

3.技术文档和电子书 

这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档，有几百本，都是目前行业最新的。

4.LLM面试题和面经合集

这里主要整理了行业目前最新的大模型面试题和各种大厂offer面经合集。

👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集***

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