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大模型应用场景比技术更重要:收藏这篇,让你少走弯路

文章强调大模型应用的核心在于应用场景而非技术本身。技术虽有深度和广度之分,但技术栈基本固定且可替代,而应用场景是无限的。作为开发者,应关注如何将技术与不同行业特性结合,解决实际问题,而非沉迷于技术本身。技术与场景结合才能创造更大价值,这也是行业经验的关键所在。


技术的价值是应用,其终点也是应用。

大模型应用技术可以说是日新月异,但不管怎么说大模型的本身价值在于解决问题,而不是其技术有多高大上。

很多人特别是技术人员,沉迷于技术无法自拔,但我们要知道技术是可以被替代的,但场景不会。

探索大模型的应用场景

为什么说应用场景比技术更重要?

以作者个人的经验来看,技术分为两种,一种是技术研究,另一种是应用技术;前者是技术的深度,后者是技术的广度。

当然并不是说技术完全不重要,而是我们大部分人做的技术岗位不重要;在技术研究中,需要做的是怎么把技术做得更好,能解决更多的问题;主打的是深度。而在应用场景中,我们需要的是根据不同的技术选择不同的解决方案,而并不是一定要选择某种技术。

从二十年前的互联网开始,到现在的人工智能技术大行其道;虽然技术栈一直在发展和变化,但从根本上来说,用来用去就那么点东西,哪怕偶尔出现了一个新技术,对系统整体性能产生了很大的提升,但换个角度看看好像也就那回事。

作为技术从业人员,我们需要关注技术的迭代和变化,但除了那种真正颠覆性的技术出现,大部分技术的发展都是一个不断优化的过程,可能会产生一些新的理念和架构。

但从使用者的角度来看,技术好像变了,但好像又没变;因为技术栈封装的越来越好了,而我们需要做的并不是了解技术的根本原理,而是熟练使用某个技术栈;这也是为什么现在很多人说面向API编程的原因。

为什么会写这篇文章?

想着很容易,但能清晰的表达出来就不容易了;之所以写这篇文章的原因是因为,作者做了这么久的大模型应用开发,但搞来搞去虽然对技术有了更深的了解,但大模型应用的技术栈好像就那么多,哪怕玩出花来。

也就是说大模型应用的核心思想基本上已经确定了,就类似于传统互联网开发一样,数据库,API,业务接口,不管你其中的技术怎么变,核心就这么点东西。

但技术只是技术,它的作用是用来解决问题的,技术虽然是有限的,但应用场景是无限的;以互联网为例,其被应用于各行各业,不论是新兴行业还是传统行业,都有其身影,但技术点呢,你发现好像就那么多,网络,系统,数据库。

当然,虽然技术栈就那么多,但每个场景都有其不同的特点,而这一点在与技术结合时会产生各种各样的问题,而这就是行业经验的重要性。

不同行业有不同行业的特点,因此它们对技术的要求也不一样;如传统的电商领域,要求系统并发量大,页面要漂亮,涉及到自己安全性要高;而传统行业与互联网技术的结合,要的是自动化和安全性,对并发量和页面要求就没那么高了。

所以,作为技术开发人员,我们要了解技术本身,但同样也要去了解行业特性,把技术与行业相结合,这样我们才能走得更远。

那么,如何系统的去学习大模型LLM?

作为一名从业五年的资深大模型算法工程师,我经常会收到一些评论和私信,我是小白,学习大模型该从哪里入手呢?我自学没有方向怎么办?这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历,一定要继续看下去!这些问题啊,也不是三言两语啊就能讲明白的。

所以我综合了大模型的所有知识点,给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢,我就曾放空大脑,以一个大模型小白的角度去重新解析它,采用基础知识和实战项目相结合的教学方式,历时3个月,终于完成了这样的课程,让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。

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为什么要学习大模型?

我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年,人才缺口已超百万,凸显培养不足。随着AI技术飞速发展,预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。

👉大模型学习指南+路线汇总👈

我们这套大模型资料呢,会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。

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