产品经理如何快速掌握大模型技术,享受AI红利?

前言

随着人工智能(AI)技术的快速发展,AI产品经理的角色变得越来越重要。尽管AI产品经理并不是一个新鲜的概念,但随着AI技术的迭代升级,这一角色的重要性得到了显著提升。

AI产品经理的演变

早期的AI产品可能并不会特别强调其AI属性,例如,做语音助手的产品经理可能会认为自己是2C产品经理或移动端产品经理,而不是专门的AI产品经理。这是因为当时AI技术的应用还相对较为初级,AI功能往往是产品的一部分而非全部。

随着AI技术的不断进步,AI逐渐成为了产品的重要组成部分甚至是核心竞争力。这就促使AI产品经理的角色变得更加突出,AI也成为了产品经理身份的一部分。如今,AI产品经理不再仅仅是一种技能标签,而是成为了专门的职业方向。

AI产品经理的特点

  1. 技术差异性:AI产品经理之间存在着明显的差异性,尤其是在技术方面。例如,专注于计算机视觉(CV)的产品经理可能无法轻易地转换到自然语言处理(NLU)产品领域。这是因为每个技术领域都有其独特的挑战和专业知识。
  2. 技术壁垒:AI产品经理之间存在着一定的技术壁垒。不同的AI技术领域(如数字人、自动驾驶等)要求产品经理具备不同的技能和知识背景。这使得AI产品经理在选择职业路径时需要更加谨慎,需要根据自己的兴趣和技术专长来选择具体的AI技术赛道。

与传统产品经理的区别

  • 技术要求:相比于传统产品经理,AI产品经理需要具备更强的技术背景,包括对AI技术的基本理解以及与技术团队的有效沟通能力。
  • 职业灵活性:传统产品经理(如2C产品经理、商业化产品经理等)的职业路径相对更加灵活,可以跨领域跳槽。而AI产品经理则需要在特定的技术领域深耕细作,以保持竞争力。

如何快速掌握大模型技术,享受AI红利?

尽管市面上已经存在大量关于人工智能技术的资料,但专门针对如何成为和做好AI产品经理的系统化教学体系却寥寥无几。能够提供从产品理念到实施细节,乃至行业大牛全程指导的课程更是罕见。这不仅加大了产品经理学习的难度,也限制了他们在这个领域的成长速度。

因此特意给大家准备了一份涵盖了AI大模型入门学习思维导图、AI产品经理入门到进阶学习资料、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 全系列的学习资料。这些学习资料不仅深入浅出,而且非常实用,让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。

适合哪些同学来学习?
  • 有转行意向的0基础职场人:不满现状,想转行产品经理,不知道从哪里下手;
  • 刚入行产品的产品新人:没人教没人带,缺乏方法论,想完善自己的产品知识体系;
  • 想往产品方向发展的学生:想以产品经理作为职业生涯的开始,却不知道怎么学。

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一、大模型的学习路线

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

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

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

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

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。

二、产品经理学习资料

在这里插入图片描述

三、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。

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四、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。

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五、AI大模型商业化落地方案

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六、面试资料

我们学习AI大模型必然是想找到高薪的工作,下面这些面试题都是总结当前最新、最热、最高频的面试题,并且每道题都有详细的答案,面试前刷完这套面试题资料,小小offer,不在话下。
在这里插入图片描述

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结论

AI产品经理虽然不是一个新鲜的概念,但随着AI技术的快速发展,这一角色的重要性日益凸显。对于那些希望投身AI领域的从业者来说,这是一个充满机遇的职业选择。通过不断学习和实践,AI产品经理不仅能够在技术领域深耕细作,还能为社会创造更大的价值。在这个过程中,保持学习的热情和持续提升自身能力是至关重要的。随着AI技术的不断发展,未来还将有更多的机会等待着那些勇于探索未知领域的AI产品经理们。

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