你以为Nvidia只会造芯片？太天真了！这家GPU巨头刚刚在AI语言模型领域上演了一出惊天逆袭，让OpenAI和Anthropic都措手不及。
没有轰轰烈烈的发布会，没有铺天盖地的宣传，Nvidia就这么静悄悄地在Hugging Face平台上扔出了一个叫Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct的新模型。结果呢？这个"低调"的新成员一经亮相就在各大基准测试中横扫千军！
🏆 Arena Hard测试得分85.0 🏆 AlpacaEval 2 LC得分57.6 🏆 GPT-4-Turbo MT-Bench得分8.98
这些成绩不仅超越了OpenAI的GPT-4o，连Anthropic引以为傲的Claude 3.5 Sonnet都被甩在了后头。就这么轻描淡写地，Nvidia从幕后推手摇身一变，成了AI语言理解与生成的新霸主！
想象一下，一个以生产芯片闻名的公司，突然在AI软件领域展露锋芒。这就好比一个专注制造跑车引擎的厂商，忽然推出了一款媲美顶级赛车的整车。Nvidia这波操作，不仅是在挑战传统AI巨头，更是在重塑整个行业格局！
他们是怎么做到的？Nvidia巧妙地借鉴了Meta的开源模型Llama 3.1，然后使用了一种叫"人类反馈强化学习"（RLHF）的高级训练技术。简单来说，就是让AI像人类学习一样，从实际交互中不断改进。这就好比给AI配了一个24小时不间断的超级家教，让它持续吸收人类的智慧精华。
最让人惊叹的是，这个模型在处理复杂问题时，完全不需要额外的提示或特殊指令。有人问它"草莓（strawberry）这个词里有几个r？"它不仅准确回答，还能详细解释原因。这种语言理解能力，简直就像是AI版的"最强大脑"！
对于企业来说，这意味着什么？想象一下，一个既聪明又善解人意的AI助手，能准确理解你的需求，给出恰到好处的回应。**错误更少，回答更贴心，客户满意度自然噌噌往上涨。**这不正是每个企业梦寐以求的AI神器吗？
Nvidia的这次"暗夜出击"，无疑给AI界投下了一枚重磅炸弹。它不仅展示了自己的技术实力，更是向全世界宣告：在AI的未来，硬件与软件的界限正在模糊。谁能提供最全面、最强大的AI解决方案，谁就能在这场无声的战争中胜出。
那么，面对Nvidia的突然袭击，OpenAI、Anthropic们会如何应对？AI的未来又将走向何方？让我们拭目以待！
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
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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