零成本入门AI大模型指南，助你快速提升职场竞争力

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免费入门AI大模型，掌握核心技术，提升职场竞争力！4小时课程+AIGC知识库限时领取。

原文标题：80w起！零成本快速入门大模型指南｜极客时间

原文作者：AI前线

冷月清谈：

面对AI大模型的兴起和高薪岗位的涌现，许多人渴望学习相关技能，却苦于不知从何入手。本文推荐了一门由LangChain开发者、谷歌开发者专家彭靖田打造的免费入门课程——《从0到1入门AI大模型》。该课程时长4小时，不限基础和语言，旨在帮助开发者快速了解大模型核心技术原理，学习相关技术，真正入门大模型。

课程内容涵盖市场现状和趋势分析、人才需求分析、个人学习路线规划、Prompt工程、Agents、LangChain框架、微调与预训练对比等。此外，课程还将解答大家对大模型的常见疑问，并提供AI大模型技能图谱知识树，帮助你规划自己的学习路线。

除了课程本身，现在报名还能免费获得一个涵盖AIGC最新技术和趋势、AI大模型技术栈和技术全景图、1200+AI工具和框架、MJ、SD等AI应用教程、AI经典开源项目、工作提效/副业变现案例等内容的AIGC知识库。

怜星夜思：

1、课程提到了LangChain，它在大模型开发中究竟扮演着什么角色？除了LangChain，还有哪些类似的框架值得学习？
2、课程中提到的"微调"和"预训练"，它们之间有什么区别？实际应用中该如何选择？
3、AI大模型的应用场景有哪些？除了文章提到的辅助编程和图像生成，还有哪些领域值得关注？

原文内容

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今年招聘市场确实是好点了，我发现群友都在讨论，得赶快学点 AI 大模型。

他们有的是想正式转到一些新兴的 AI 行业，需要系统的学习训练。更多的是想跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。
这也可以理解，ChatGPT 推出仅一年半的时间，就将生成式 AI 推向主流。从谷歌到亚马逊，从百度到阿里，几乎所有科技巨头都在布局 AI，也直接影响到了招聘市场，大模型相关的岗位数量多了不少，年薪甚至达到 80W-90W。
不夸张地说，无论是从技术趋势、市场需求、提升解决问题的竞争力，又或职业发展各方面考虑，学 AI 都已经是程序员必须搞定的技能。
但知道是一回事，做又是另一回事，绝大部分人不知道该如何上手去学习大模型，现在还是停留在各种简单的 AI 工具使用上，跟 GPT 聊聊天写写代码，让 MJ 画个图啥的。
最常遇到的问题主要是理论知识缺乏、资源和工具的限制、模型理解和调试的复杂性，在这基础上，找到高质量的学习资源，不浪费时间、不走弯路，又是重中之重。
那么作为一个普通人，
如何做到真正的入局？
什么才叫真正的入局？
是否懂 AI，是否具备利用大模型去开发应用能力，是否能够对大模型进行调优，将会是决定自己职业前景的重要参数。
为了帮助开发者打破壁垒，快速了解大模型核心技术原理，学习相关大模型技术。从原理出发真正入局大模型。在这里推荐一下由 LangChain 开发者，谷歌开发者专家彭靖田，专门为开发者量身打造的『从 0 到 1 入门 AI 大模型』：
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通过学习你能得到什么？
课程从当下的市场现状和趋势出发，分析各个岗位人才需求，带你充分了解自身情况，get 到适合自己的 AI 大模型入门学习路线。
从基础的 prompt 工程入手，逐步深入到 Agents，其中更是详细介绍了 LLM 最重要的编程框架 LangChain。最后把微调与预训练进行了对比介绍与分析。
同时课程详细介绍了 AI 大模型技能图谱知识树，规划属于你自己的大模型学习路线，并且专门提前收集了大家对大模型常见的疑问，集中解答所有疑惑！
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这个问题我也挺感兴趣的。除了编程和图像生成，我觉得AI大模型在医疗、金融、教育等领域都很有潜力。比如医疗诊断、风险评估、个性化学习等等，感觉未来会有很多应用场景。

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关于楼主的疑问，LangChain 的主要作用是简化大模型应用的开发流程，它提供了一种模块化的方式来管理和组合不同的组件，例如 Prompt、LLM、Agents 等。除了 LangChain，还有像 Haystack、Vectara 等框架，它们各有侧重，Haystack 更偏向于搜索和问答系统，Vectara 则专注于向量数据库和语义搜索。

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关于“微调”和“预训练”，可以这样理解：预训练是用海量数据训练一个基础模型，而微调是在预训练模型的基础上，用特定领域的数据进行进一步训练，以提高模型在该领域的性能。如果你的任务比较通用，可以直接使用预训练模型；如果需要更高的精度和特定领域的专业性，那么就需要进行微调。

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对于“课程提到了LangChain，它在大模型开发中究竟扮演着什么角色？除了LangChain，还有哪些类似的框架值得学习？”这个问题，我的理解是LangChain相当于一个“粘合剂”，把大模型和各种数据源、工具连接起来，让开发者更容易构建实际应用。至于其他框架，我了解的不多，但感觉 LangFlow 的可视化编程挺有意思的， might be worth checking out!

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预训练就像培养一个通才，掌握广泛的知识，但不够精深；微调就像培养一个专才，在特定领域深入钻研，成为专家。选择哪种方式取决于你的具体需求和资源。如果你的数据量和算力有限，并且任务与预训练模型的目标领域相近，那么微调是一个不错的选择。

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对于“AI大模型的应用场景有哪些？除了文章提到的辅助编程和图像生成，还有哪些领域值得关注？”，我补充一下，我觉得在科研领域，AI大模型也能发挥很大作用，比如可以用来进行药物研发、新材料设计、气候预测等等。感觉可以加速科学发现的进程。