1、能力优劣势

C端产品经理的优势在于对用户需求、用户体验、数据分析、市场竞争等方面有较深的理解和实践，能够从用户视角出发，设计出吸引和留住用户的产品功能和交互。

C端产品经理的劣势在于对大模型的技术原理、应用场景、生态建设等方面缺乏足够的认知和经验，可能难以把握大模型的核心价值和实现要点，也不熟悉大模型的开发和运维流程和工具。

2.转型需要补充的知识

大模型的基本概念、分类、特点、优势和局限，以及目前市场上的主流大模型平台和产品，如GPT-3、0penAl Codex、MetaImageBind等。

大模型的训练和部署的基本原理、方法和流程，以及常用的框架、引擎、工具和平台如PyTorch、TensorFlow、ONNX、Hugging Face等。

大模型的应用场景和案例，以及相关的行业标准和规范，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别、内容生成、智能问答等。
大模型的商业化模式和变现途径，以及相关的市场分析和竞争策略，如API服务、订阅会员、广告推荐、付费内容等。

3、转型需要的心态

C端产品经理转型成为大模型产品经理，需要有以下几种心态：

学习心态: 大模型是一个快速发展和变化的领域，需要不断学习新的知识和技能，跟上行业的动态和趋势，保持对新技术和新产品的好奇和探索。

创新心态: 需要有敢于尝试和突破的精神，不拘泥于传统的产品思维和模式而是利用大模型的强大能力，打造出独特和有价值的产品。

责任心态: 大模型是一个涉及伦理和社会的领域，需要有高度的责任感和良知，遵守相关的法律和规范，防止大模型的滥用和误用，保护用户的隐私和安全，促进社会的公平和进步，

4、个人未来发展分析

专业化方向: 深入某个垂直领域，如教育、医疗、金融等，利用大模型的能力，解决行业的痛点和难点，打造出专业和优质的产品，成为该领域的专家和领导者。

平台化方向: 构建通用的大模型平台，提供各种大模型的训练、部署、调用、管理等服务，满足不同行业和场景的需求，成为大模型的基础设施和中间件的提供者。

生态化方向: 搭建开放的大模型生态，吸引和培育各种大模型的开发者和应用者，形成良好的社区和市场，成为大模型的创新和推广的平台和引领者。

如何学习AI大模型？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高

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学习路线

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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2.100套AI大模型商业化落地方案
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