AI 领域的从业者在接触大模型时，应该学习哪些技术？想打造 AI 产品的同学或者想做大模型相关应用的同学，又该如何学习相关技术？这篇文章里，作者做了梳理和总结，一起来看一下。
这次 AIGC 大模型技术和产品转的快因为有如下 AI-Infrustructure 基础。工程师已经如火如荼的赶在 AIGC 大模型的道上了，产品经理也得加油。
本文主要讲解 AI 领域从业者，在接触 AIGC 大模型的时候，应该学习哪些大模型有关的技术，做大模型相关的应用应该学哪些技术，如何学懂这些技术，会遇到哪些问题，如何解决问题？
客户说： 要开发得先咨询和学习下面这么多 AIGC 大模型技术，先请你们来企业实战咨询也一并给你们来开发吧，我们边学边问。，那么客户究竟学了哪些 AIGC 大模型技术呢？下面一一道来。
人工智能生成内容技术（AIGC）大模型有不同应用场景。可以看到以下应用：
3）广告和营销：AIGC 可以用于生成广告文案、营销创意、社交媒体帖子等
AIGC 大模型技术具有广阔的应用前景，可以为我们的生活和工作带来许多便利。
包括浏览器、搜索引擎等前端技术 , 以及操作系统、硬件等用户设备方面技术。主要技术有 HTML/CSS/JavaScript、浏览器内核、搜索算法等。
包括 web 服务器、应用服务器、数据库等后台技术。主要技术有 Linux、Apache、Nginx、Tomcat、MySQL、Java 等服务端编程语言和框架。
包括网络协议、网络设备等互联网基础设施方面技术。主要技术有 TCP/IP、DNS、CDN、骨干网等。
包括数据采集、处理、分析、挖掘、可视化等方面技术。主要技术有大数据处理框架、数据仓库、机器学习算法等。
支持语音交互、图像处理等多媒体应用的技术。主要技术有语音识别、自然语言处理、图形图像算法等。
包括网络安全、数据安全方面的技术。主要技术有加密算法、身份认证、安全审计等。
包括智能手机、平板等移动智能硬件的处理器、存储、传感器、无线模块等核心部件技术。
智能手机和平板上的操作系统 , 如 Android 和 iOS。包含针对移动设备优化的内核、驱动、框架和应用层。
基于移动操作系统的应用开发技术 , 如 Android 应用开发、iOS 应用开发等。主要使用 Java、Swift、React Native 等语言和框架。
包括移动通信网络技术 , 如蜂窝移动通信的演进 ( 2G/3G/4G/5G ) 等。充分利用无线网络优势实现 任何时间任何地点 连接。
移动大数据分析、机器学习在移动场景的应用技术。可以实现个性化推荐、智能助手等。
移动支付技术 , 如 NFC 技术 , 可以使智能设备快速安全地进行支付。
针对移动场景的安全技术 , 如移动设备加密、安全数据存储、网络安全、应用安全机制等。
总体来说 , 移动互联网集成了包括无线通信、移动硬件、操作系统、开发框架、数据技术和安全技术等全套移动化的技术体系。
技术架构：从右到左，右侧是大语言模型（开源、闭源），中间层是早期系列应用，包含研究用、包含编程用等；最左侧是具体产品应用
会话处理层：处理用户与语言模型之间的交互会话，包括对用户输入的解析、对话管理、上下文维护等功能。
数据审计层：负责对用户数据进行审计和保护，防止数据泄露、滥用或被攻击。这个层次也可以包括对模型的安全性和可信度进行评估。
操作编排层：这个层级可以管理和协调多个语言模型、工具、智能体的运行，比如多个模型之间的调用、结果的融合等。它可以作为一个简单的流程引擎，将多个模型组合成复杂的工作流程。
LLM 增强层：这个层级可以对语言模型进行额外的优化和增强，比如加速推理速度、提供相关上下文、提高模型的准确性、支持特定的任务等。这个层级也可以包括对模型解释性和可解释性的增强。
LLM 层：最底层是语言模型本身，它是整个架构的核心。它可以是一个基于深度学习的模型，比如 LSTM、Transformer 等，也可以是一个基于传统 NLP 技术的模型。在这个层级，模型会接收输入并输出相应的文本结果。
大型语言模型（Large Language Model）的技术架构通常是由多个组件组成的复杂系统，用于训练和部署这些模型。以下是大型语言模型（例如 GPT-3 或 GPT-4）的基础技术架构的一般概述：
模型架构：大型语言模型的核心是其模型架构，通常采用深度神经网络，如变换器（Transformer）架构。这个架构包括多个层和注意力机制，用于处理自然语言文本。
数据集：模型的训练依赖于大规模的文本数据集，这些数据集用于学习语言的模式和结构。数据集通常包括互联网上的文本、书籍、文章等多种来源。
计算资源：大型语言模型的训练需要大量的计算资源，通常使用图形处理单元（GPU）或更强大的张量处理单元（TPU）。这些资源用于执行模型的前向和反向传播过程。
分布式训练：由于大型语言模型的参数数量巨大，通常会使用分布式训练技术，将训练过程分布到多个计算节点上，以加速训练。
模型优化：在训练后，模型需要进行优化，以提高推理性能和减小模型的尺寸。这可能涉及到剪枝、蒸馏等技术。
部署：训练完成后，大型语言模型可以部署到云端服务器或边缘设备上，以供用户进行自然语言处理任务的推理。
API 和接口：通常，大型语言模型会提供 API 和接口，使开发人员能够与模型进行交互，输入文本并获取生成的文本结果。
数据隐私和安全：数据隐私和模型安全是部署大型语言模型时的重要考虑因素，需要采取相应的措施来确保用户数据的保护和模型的安全性。
模型评估和监控：部署后，需要对模型进行评估和监控，以确保其性能和输出的质量。
请注意，具体的大型语言模型技术架构可能因模型类型、用途和部署环境而有所不同。例如，GPT-3 和 GPT-4 等不同的模型可能有不同的技术细节和架构。
学习 LLM（大语言模型）的训练和应用技术以及 AI 基础设施技术对于从事 AI 领域的从业者非常重要。以下是一些建议，帮助你学习这些技术：
开始之前，确保你已经建立了扎实的机器学习和深度学习基础。这包括对神经网络、损失函数、优化算法、反向传播等概念的理解。
了解自然语言处理的基本概念，例如分词、词嵌入、文本分类、文本生成等。这些知识对于 LLM 模型的训练和应用至关重要。
了解大规模模型（如 GPT、BERT 等）的训练流。