5月14日，一场不到30分钟的发布会，再次引爆AI行业巨变。
OpenAI正式发布GPT-4o，在新的大模型的支撑下，ChatGPT 的交互体验，让全球人震惊。
它具备文本、图片、视频和语音能力，能够实现更自然的人机交互。
✅ 做题高手：演示如何给线性方程 3X+1=4 的求解提供帮助，它能够一步步贴心地引导并给出正确答案。
✅ 现场编码：程序员关心的编码难题是真正的考验，不过，GPT-4o三下五除二的功夫，它都能轻松解决。
解数学题、看图说话、用语音边引导边解析…大家纷纷表示：这正是我想要的多模态大模型效果！太牛了！
更关键是，GPT-4o 向所有用户免费开放（开源）。
围观GPT-4o大会后，多个行业人员表示：尤其是程序员 必须加紧学习“AI开源大模型”，要不连工作早晚得丢。
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迄今为止
“最强的开源大模型”
打铁还需自身硬，磨刀不误砍柴工！
要想学好AI大模型，必须要有好用的框架。
前有Claude 3 Sonnet，后有Google的Gemini Pro 1.5，刚刚Meta公司刚刚推出的最新大模型产品——Llama 3。
只凭700亿的参数规模秒杀很多1000亿、2000亿的大模型，真正做到小参数量吊打大参数量。
它被称为迄今为止“最强的开源大模型”！👇👇
行业人称：AI大模型层出不穷，不断刷新认知，但是 内核始终不变。
无论是OpenAI，还是Llama 3，开源大模型的底层逻辑，仍旧在于四个关键要素。
1️⃣ 模型架构
2️⃣ 预训练数据集
3️⃣ 计算资源
4️⃣ 模型微调
当下最火热的AI开源大模型Llama 3 模型架构选择的是——相对标准的纯解码器 Transformer 架构。
当下能够利用最少参数，最小的计算资源，训练大模型成为“贴身办公助手”必做的步骤是——fine-tuning（微调）。
可以说，“Transformer + Fine-tuning”已成为程序员训练和使用AI大模型的必学模式。
那么，程序员如何才能轻松掌握Transformer 架构的核心原理？IT老兵怎样完成Fine-tuning训练？程序员如何有效将AI大模型跟 业务结合起来？这些问题，如果你想了解——
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如果你是零基础小白，想快速入门大模型是可以考虑的。
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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。
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光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
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• 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。