大语言模型在ToB应用的挑战
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模型的时效性限制。通用大模型是一个“活在过去”机器人，原因是因为千亿级参数的通用大模型训练是一项成本极高且费时费力的工作，所以它默认无法回答实时性高的问题。而在企业的实际应用场景中，往往需要结合实时信息来输出，比如最新的客户反馈、最新的产品更新、最新的网络舆论，甚至简单到今天的天气和航班。比如
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容易产生事实性错误。大模型的推理高度依赖于训练语料，虽然它会“创作”，但也无法凭空生成，只能是基于已有训练信息的推理预测。如果在某个领域的训练预料不足，就会产生事实性错误，胡说八道的含量急剧上升。这对于有着较高准确性要求的企业应用场景来说，很多时候无法接受，甚至是致命的。就像你可以忍受大模型写一首很蹩脚的诗，但不会忍受大模型告诉你1+1=3一样。比如错误百出的计算：
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深度行业与私域知识的缺乏。通用大模型就向一个啥都懂一点的记忆能力和逻辑能力惊人的好学生，但他不是一个领域专家。对于一些知识集中度和复杂度高的细分行业，比如金融、税务、法律，其知识储备是远远不够的。更不用说了解企业自身的私域知识。就比如你无法让chatGPT来帮你介绍贵公司的最新产品或者解答最新的售后服务政策。
此外，大模型在企业应用时还面临着数据安全与监管等方面的严峻问题。
大模型之ToB落地模式：简单的直接调用
例一：利用大模型生成智能客服系统的训练语料。传统的企业智能客服解决方案中，通常需要大量的问答素材来作为深度学习的样本，以前需要靠人工采集和标注。而大模型出现后，你可以让大模型帮你扩写出大量的相似问法。
例二：在一个企业内训平台中，需要根据培训课件来制作考题，用来评估学习效
果。那么你可以利用大模型来帮助你生成这些考题。你给他输入一个课件，他给你输出一系列考题。
可以看到，直接利用大模型输出在企业应用中也并非完全无法胜任，虽然场景会大大受限，但只要发动你智慧的脑细胞，还是大有可为的。
大模型之ToB落地模式：垂直行业大模型
大模型之ToB落地模式：企业私享大模型
大模型之ToB落地模式：连接私域知识与数据
呼叫中心的本地知识库、交互语音、客户在线咨询记录等
企业内大量非结构化存储的文件，宣传材料、使用手册、培训视频等
企业内部CRM应用的数据库中的客户数据
我们用一个简单的例子，并用尽量通俗的表达方式来说明这种方案：
假设你的公司想实现一个智能客服，在线解答客户的售前售后的产品咨询。在传统的方案中，无论是模糊搜索匹配，还是依赖于机器学习的意图识别，效果很难如意，其核心问题通常是，传统方案中自然语言的语义理解是一大难点。那么，既然大模型在自然语言的处理与理解能力上实现了飞跃，那么我们就可以结合本地客服知识库与大模型的能力来优化实现。
我们用简单易懂的语言来描述如下的协作过程：
一
链接器把本地的私有知识（比如最新的XPhone宣传介绍与详细参数文档）处理后加载到自己的临时“知识区”
二
链接器根据用户的自然语言输入（比如：我想了解下XPhone14的摄像头是多少像素的？），从自己的“知识区”中根据语义检索出相关的知识片段和上下文知识（比如：企业文档中iphone14的参数介绍部分）
三
链接器把用户的输入和知识片段交给大语言模型，大模型现学现用，然后给出推理的结果（XPhone14的摄像头是x像素的，相对于XPhone13有x%的提升哦）
结束语
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
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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
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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
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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
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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。
这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【】
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