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2023年要说科技圈什么最火爆，一定是ChatGPT、AIGC（人工智能生成内容）和大型语言模型。这些技术前沿如同科技世界的新潮流，巨浪拍岸，引发各界关注。ChatGPT的互动性和逼真度让人们瞠目，它能与用户展开流畅对话，回答问题，乃至创作文章和诗歌，展现出令人惊叹的灵活性和创造力。而AIGC则创造了一种全新的内容创作方式，将视频制作、音乐创作、文案编写等领域带入了一个全新的时代。

大型语言模型如同巨人般支撑起了这一切的发展。这类模型的强大计算能力和学习能力成为了分析复杂语言结构、习得人类知识的基石。从企业到教育再到娱乐行业，大型模型正赋予他们以前所未有的动力和潜力，驱动着智能自动化和个性化服务的飞跃。

面对这样令人瞩目的变革，我们将不仅见证机器智能的突破，还会经历人类与AI合作的全新局面。正如晨光中的曙光，它们预示着一个既充满挑战又令人兴奋的未来。

【一一AGI大模型学习 所有资源获取处一一】

①人工智能/大模型学习路线

②AI产品经理入门指南

③大模型方向必读书籍PDF版

④超详细海量大模型实战项目

⑤LLM大模型系统学习教程

⑥640套-AI大模型报告合集

⑦从0-1入门大模型教程视频

⑧AGI大模型技术公开课名额

AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）概念

AIGC是一种利用人工智能生成内容的技术。它使用深度学习算法和自然语言处理技术，通过学习大量文本数据来预测和生成与人类类似的文章、故事、新闻等内容。它在自动化创作、内容生产、报告生成以及艺术创新等领域有着广泛的应用前景，并为我们提供了更高效和便捷的内容创作体验。

ChatGPT（Chat-based GPT）的概念：

ChatGPT是一种基于对话式生成预训练模型（GPT）的聊天技术。GPT 是一种基于深度学习的神经网络架构，它可以通过大量的无标签文本数据进行预训练学习，并能够生成类似人类语言的文本。ChatGPT 则是针对对话式场景进行了特别训练的 GPT 模型。它在自动客服、虚拟助手和智能聊天机器人等领域有着广泛的应用，为用户提供更加便捷、个性化的交互体验。

ChatGPT、AIGC和大模型优质文档/研报list如下：

1.AIGC：智能创作时代.pdf

2.AIGC深度报告：新一轮内容生产力革命起点.pdf

3.AIGC深度产业报告 量子位智库.pdf

4.AIGC行业应用畅想 华福证券 2023.pdf

5.chatgpt 的自我介绍.pdf

6.ChatGPT从入门到精通.pdf

7.ChatGPT深度调研汇报.pptx

8.ChatPPT_怎么学习使用AI办公提效.pptx

9.OpenAI 闭门讨论会纪要.pdf

10.OpenAI：GPT 最佳实践中文大白话版本_未来力场编译.pdf

11.商汤_AI大模型市场研究报告_FS_20230426-44页.pdf

12.2023中国AIGC产业全景报告.pdf

13.2023 中国人工智能系列白皮书–大模型技术（2023版）.pdf

14.【南京航空航天大学】ChatGPT 的前世今生.pdf

15.【权威报告】【量子位智库】人工智能行业：2023中国AIGC产业全景报告.pdf

16.【权威报告】【浙商证券】AIGC算力时代系列报告：未来已来，AI如何赋能传媒行业.pdf

17.腾讯研究院：AIGC发展趋势报告2023.pdf

18.吴恩达联合OpenAI制作《面向开发者的ChatGPT提示工程》笔记.pdf

19.中文大模型基准测评2023年度报告.pdf

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如何系统的去学习大模型LLM ？

作为一名热心肠的互联网老兵，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。

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一、全套AGI大模型学习路线

AI大模型时代的学习之旅：从基础到前沿，掌握人工智能的核心技能！

二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

四、AI大模型商业化落地方案

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
• 内容：
  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
    - L1.4.1 知识大模型
    - L1.4.2 生产大模型
    - L1.4.3 模型工程方法论
    - L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
• 内容：
  • L2.1 API接口
    - L2.1.1 OpenAI API接口
    - L2.1.2 Python接口接入
    - L2.1.3 BOT工具类框架
    - L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
    - L2.2.1 什么是Prompt
    - L2.2.2 Prompt框架应用现状
    - L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
    - L2.2.4 Prompt框架与Thought
    - L2.2.5 Prompt框架与提示词
  • L2.3 流水线工程
    - L2.3.1 流水线工程的概念
    - L2.3.2 流水线工程的优点
    - L2.3.3 流水线工程的应用
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
• 内容：
  • L3.1 Agent模型框架
    - L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
    - L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
    - L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
  • L3.2 MetaGPT
    - L3.2.1 MetaGPT的基本概念
    - L3.2.2 MetaGPT的工作原理
    - L3.2.3 MetaGPT的应用场景
  • L3.3 ChatGLM
    - L3.3.1 ChatGLM的特点
    - L3.3.2 ChatGLM的开发环境
    - L3.3.3 ChatGLM的使用示例
  • L3.4 LLAMA
    - L3.4.1 LLAMA的特点
    - L3.4.2 LLAMA的开发环境
    - L3.4.3 LLAMA的使用示例
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
• 内容：
  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

学习计划：

• 阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。
• 阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。
• 阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
• 阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。

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