【写在开篇：这是一篇针对非技术背景的职场人，学习和使用AI大模型的完全攻略。】

【今日份AI绘画：终身学习的职人】

非技术背景的职场人想要学习和使用AI大模型，可以遵循以下步骤：

1. 基础学习：首先，需要掌握人工智能的基础知识，包括但不限于机器学习、深度学习等领域。可以通过阅读《Artificial Intelligence: A Modern Approach》和《Machine Learning》等书籍来了解这些概念[1]。此外，高等数学、线性代数、概率统计是机器学习核心理论部分的重要内容，虽然这些是工科专业的基础课程，但对于非技术背景的人来说，也是入门的重要基础[8]。

2. 实践应用：理论学习之后，需要通过实践来加深理解。可以尝试使用一些开源的AI模型进行简单的编程练习，或者参与到实际的项目中去，比如在企业内部开发一个小工具或应用程序，这样不仅能够提升自己的技术能力，还能更好地理解AI模型的实际应用场景[4][13]。

3. 进阶学习：随着对AI技术的深入了解，可以进一步学习如何优化和调参大模型。这包括了解大模型的核心概念、算法原理以及具体操作步骤等[7]。同时，学习如何有效地使用提示词技巧，以及在业务接入过程中遇到的常见问题的解决方法，也会对提高模型使用效果有很大帮助[2][5]。

4. 资源获取：利用网络资源和在线课程是学习和提升技能的好方法。例如，可以观看由Andrej Karpathy制作的关于大语言模型入门的视频教程，这类教程通常内容丰富、易于理解[9]。此外，还有许多免费的深度学习教程可供选择，通过实际例子和代码来讲解人工智能的基础知识[3]。

5. 持续学习：AI技术是一个快速发展的领域，新的研究成果和技术进展不断涌现。因此，持续学习是非常重要的。可以通过订阅相关的科技博客、加入技术社区等方式，保持与行业最新动态的同步。

总之，非技术背景的职场人想要学习和使用AI大模型，需要从基础知识学起，通过实践应用来加深理解，并不断学习新的知识和技能。

如何为非技术背景的职场人设计AI大模型的基础学习课程？

1. 基础介绍与认知培养：首先，课程应该从AI大模型的基础介绍开始，帮助学员建立对大模型的直观和基础理解。这一点在腾讯云发布的课程大纲中得到了体现，强调了原理、实践和认知三个方面[15]。通过这样的基础介绍，学员能够对AI大模型有一个初步的了解，为后续深入学习打下坚实的基础。

2. 理论与实践相结合：在掌握了基础的概念后，课程应进一步引导学员将理论知识应用到实践中，比如通过模型推理代码开发等实际操作来加深理解[14]。这种理论与实践相结合的方式有助于学员将所学知识转化为实际能力。

3. 实战案例分析：为了让学员更好地理解AI大模型的应用场景和效果，课程可以引入一些实战案例进行分析。例如，贪心科技提供的大模型微调实战营就是一个很好的例子，它通过四个阶段的内容覆盖大模型的基础技术理解[17]。通过案例分析，学员可以更加深刻地理解AI大模型的工作原理和应用价值。

4. 持续更新与扩展：AI大模型技术是不断发展的，因此课程内容也需要定期更新和扩展。可以参考CSDN博客上的30节AI大模型系列课，该系列课程不仅涵盖了NLP大模型的基础、前沿与学习路径[16]，还包括了基于模型量化的大模型压缩的进展等前沿内容[16]。这些内容的更新和扩展能够确保学员始终紧跟最新的技术趋势。

5. 互动与交流平台：鼓励学员之间的互动和交流，可以通过在线论坛、微信群组等形式，让学员在学习过程中相互讨论和解决问题。这种互动性强的学习方式有助于提高学员的学习兴趣和效率。

为非技术背景的职场人设计AI大模型的基础学习课程时，应注重基础理论的讲解与实践操作的结合，引入实战案例进行分析，并保持课程内容的持续更新与扩展，同时提供良好的互动与交流平台。

AI大模型在实际业务中的应用案例有哪些？

AI大模型在实际业务中的应用案例包括但不限于以下几个方面：

1. 农业信贷场景：蚂蚁集团的遥感大模型在农业信贷场景的应用，展示了AI大模型在解决特定行业问题中的潜力[20]。

2. 运营和内容创作：Fanbook通过引入生成式AI技术，如文生图、图生图，高效聚集大量用户训练大模型，并在运营和内容创作场景中应用大模型能力[21]。

3. 商业落地优秀示范：《2023大模型落地应用案例集》评选出的52个案例，均为大模型商业落地的优秀示范案例，这表明AI大模型已经在多个行业和领域实现了商业化应用[22]。

4. 可控可信的通用大模型：岩芯数智通过自研构建的通用大模型，缓解了行业中大模型的应用需求，这说明AI大模型在构建可控可信的系统方面具有重要作用[23]。

AI大模型在实际业务中的应用案例涵盖了农业信贷、内容创作、商业落地示范以及构建可控可信的通用大模型等多个方面，显示了AI大模型在解决实际业务问题中的广泛应用和重要性。

如何优化和调参AI大模型以提高其性能？

优化和调参AI大模型以提高其性能，可以通过以下几个方面来实现：

1. 学习率的调整：学习率是控制模型在训练过程中更新权重的幅度，适当调整学习率可以帮助模型在早期阶段学习到更多的信息，从而提高模型的性能[24]。

2. 迭代次数的增加：增加迭代次数可以增加模型对数据的训练程度，有助于模型更快地收敛并达到最佳效果[24]。

3. 模型结构优化：包括网络结构调整、层数调整、激活函数选择等，这些都是调整网络中各个层次的结构，以提高模型性能的关键[31]。

4. 超参数的优化：根据特定的任务和数据集，调整模型的超参数、优化器参数等，以优化模型的性能和准确率[29]。这包括但不限于优化器参数、学习率等[32]。

5. 正则化项的添加与删除：添加或删除正则化项可以改进模型的泛化能力和稳定性[25]。

6. 数据量的增加：收集更多的数据可以提供更多的训练样本，有助于模型更好地学习和拟合数据分布[25]。

7. 模型容量的调整：增加或减少模型容量可以根据实际需求灵活调整模型的复杂度和性能[25]。

8. 近似推断的改进：改进模型的近似推断或调试方法也是提升模型性能的重要手段[25]。

9. 使用网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等技术进行超参数调优：这些方法可以帮助找到最优的超参数组合，以提升模型性能[32]。

10. 使用交叉验证等方法避免过拟合：通过交叉验证等方法可以有效避免模型过拟合，确保模型能够在新的数据集上表现良好[32]。

优化和调参AI大模型需要综合考虑多个方面，包括但不限于学习率、迭代次数、模型结构调整、超参数优化、正则化项、数据量、模型容量、近似推断以及超参数调优等。通过实践和实验，结合最新的优化算法和技术，可以逐步提高AI大模型的性能。

哪些在线平台或资源最适合初学者学习AI大模型？

对于初学者来说，选择合适的在线平台或资源学习AI大模型非常重要。以下是一些适合初学者学习AI大模型的推荐平台和资源：

1. 中国大学MOOC平台：北京理工大学开设的《Python机器学习应用》课程面向初学者，旨在帮助学生了解机器学习的基本概念、理论和实践[34]。

2. 智源社区：提供了一套限时免费的AI大模型教程，由行业专家团队领衔研发，不仅涵盖前沿技术，还有赚钱方向[35]。

3. AI大学堂：由科大讯飞股份有限公司运营的在线学习平台，专注于提供人工智能和计算机编程相关的课程和资源[37]。

4. Kaggle：面向数据科学家的在线学习平台，提供了各种数据集、代码示例、论坛交流、在线课程和机器学习竞赛，用户可以免费学习数据科学相关知识[41]。

5. ModelScope魔搭社区：旨在打造下一代开源的模型即服务共享平台，为泛AI开发者提供灵活、易用、低成本的一站式模型服务产品[42]。

6. AI驿站：提供曹植GPT大语言模型等AI工具集，是一个功能强大的在线3D模型库和创作平台，适合初学者创作和使用高质量的3D模型[43]。

这些建议基于不同的资源和平台，包括在线课程、社区分享、开源工具和专业社区，旨在为初学者提供全面且实用的学习资源。

AI大模型的最新研究进展有哪些？

AI大模型的最新研究进展主要包括以下几个方面：

1. 大模型技术的快速发展：截至2023年10月，大模型技术已经进入了快速发展的阶段，中国超过10种大模型已完成备案，其中百度的文心大模型升级至4.0版本后，在理解、生成等方面取得了显著进步[45]。

2. 大语言模型的研究进展与核心技术：大语言模型的研究进展与核心技术是当前研究的重点，涉及大量的相关工作[46]。

3. 大型AI模型向小型模型转变：预计到2024年，大型AI模型可能将逐渐被更小型、更高效、成本更低的模型所取代。这表明大模型技术正在向更加高效和经济的方向发展[47]。

4. 大模型透明度指数研究：斯坦福大学发布了一项关于大模型透明度指数的研究，显示Llama 2在透明度指数上得分为54，这反映了大模型在透明度方面的研究进展[48]。

5. AI应用的扩展：AI大模型通过预先在海量数据上进行大规模训练，然后通过微调以适应一系列下游任务，展现了在“大数据+大算力+强算法”的支持下，AI应用领域的广泛扩展[49]。

6. 人工智能芯片自动编译的研究：讨论了在人工智能芯片上实现自动编译面临的主要挑战以及最新的研究进展，这可能意味着大模型技术与芯片技术的结合将推动AI系统的进一步发展[50]。

7. 生成式AI的应用展望：2024年展望了生成式AI在智能助理、操作系统集成、影视剧制作、人形机器人等十个领域的应用，这表明大模型技术在这些领域的应用前景广阔[51]。

8. Transformer改进、模型推理能力提升、混合思维链、大模型剪枝等学术进展：2023年10月的爆款论文总结中提到了Transformer的改进、模型推理能力的提升、混合思维链的引入以及大模型剪枝等多项进展，这些都是大模型技术不断优化和创新的体现[52]。

9. 新一代基座大模型GLM-4的发布：智谱AI发布了新一代基座大模型GLM-4，该模型性能相比上一代全面提升，这标志着大模型技术在性能上的又一次突破[53]。

AI大模型的最新研究进展涵盖了技术发展、模型应用、系统创新等多个方面，显示了大模型技术在不断进步和完善中。