在人工智能的快速發展中，AI大模型已成為推動技術進步的核心力量。它們不僅在規模上令人印象深刻，更在應用的深度和廣度上展現出巨大的潛力。

我們北大青鳥系統總結了當前AI大模型能力提升的各個方面知識技能:

1.通識方向:構建基礎認知

在AI大模型的浪潮中，通識方向是第一步。這一方向的目標是為學習者提供一個全面的視角，讓他們對AI大模型有一個基本的理解和認識。通過人工智能的發展歷程、人工智能的行業應用、核心技術探索、大模型的原理與訓練、提示詞和大模型的應用、人工智能的未來挑戰等，學習者可以建立起對AI大模型的基本框架和原理的認知。

難度指數:2星

推薦指數:  3星

2.應用方向:實現高效利用

在應用方向，學習者將深入地探索如何有效地使用AI大模型。這一方向涉及到提示詞工程、智能體(Agent)的設計與實現，以及數據工程等領域。學習者將學習如何通過Prompt工程技術與AI大模型進行交互，如何利用Agent技術實現自動化任務，以及如何通過數據工程優化數據的收集、存儲、清洗和預處理。這些技能使學習者能夠快速在各個行業中有效應用AI大模型，解決實際問題。

難度指數:  2星

推薦指數：5星

3.開發方向:深度定制與創新

開發方向是AI大模型發展的高級階段，它要求學習者不僅要使用現成的平臺和工具，還要能夠深入開發和靈活定制自己的大模型應用。這一方向涉及到編程基礎、模型部署、大模型開發框架、RAG體系、模型評估等核心技能。學習者將堂握如何基于Pvthon語言，使用各種框架開發自己的大模型應用，每個環節都掌握在自己手中，可已靈活定制調整。

難度指數: 4星

推薦指數：4星

4.微調方向:定制化優化

微調方向是AI大模型發展的最深方向，它涉及到對模型進行定制化的微調和優化。在這一方向，學習者將深入理解模型的內部機制，學習如何通過模型訓練與微調技術來優化模型性能。這包括全量微調、高效微調、LORA.QLORA、Adapter Tuning、Prompt Tuning等先進技術。通過這些技術，學習者可以使AI大模型更加精準地適應特定的業務場景和需求，實現更高的性能和效率。

難度指數:5星

推薦指數:3星

學習推薦：

 AI大模型能力的提升是一個多方向、多維度的過程，從基礎的通識認知到深入的微調優化，每個方向都為學習者提供了不同的挑戰和機遇。而且最重要的它不是一個線性過程，也就是說你不必像左邊這樣按部就班的行進，不用學完一個在學下一個，沒有那么嚴苛的等級依賴關系。

敲重點:特別難的東西不是必須學、那么多的東西也不是必須學!

你完全可以像右邊一樣，可以根據自己的情況和喜好，從各個角度(方向)選擇和切入。

北大青鳥基于這個理念，為大家精心定制并開發了AI大模型開發和AI大模型微調實戰營課程，有學習需求的同學可在官網進行課程詳情預覽以及聯系咨詢客服。