狠狠打脸！国产AI大模型远比你想象的更强

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前言

龙争虎斗的大模型竞技场，这几天又有大事更新：6月7日，阿里云通义千问发布全球性能最强的开源模型Qwen2-72B。
包括72B在内，这次共开源五款模型，涵盖各个规格的参数，它们在同尺寸模型的测评中，都获得了超越所有开源模型的成绩。甚至，Qwen2-72B的性能超越了国内所有的闭源大模型。Qwen2发布后两小时直接登顶HF开源大模型榜单第一！

阿里巴巴这波操作简直震惊了所有人，谁也没想到，这样一个碾压所有的大模型竟是出自阿里巴巴！

要知道，一直以来中国AI大模型都是在骂声中艰难前行的，国内“一开源就遥遥领先”的声音甚嚣尘上，很多知名科技类博主直言，中国厂商之所以能在短时间内造出那么多大模型，就是因为他们抄了国外的开源大模型，“别人一开源，我们就‘遥遥领先’”。此外，还有各种花式吐槽自家大模型不是人工智能，其实是人工智障。如今，阿里云再次以实力反击了这些言论，值得敬佩！

其实如果有心的话，便会发现，国产大模型的实力早已进化得可以和全球顶尖厂商一较高下了。这两天闹得沸沸扬扬的斯坦福AI团队抄袭事件也足够证明这一点，外国的月亮并不比中国圆，国产AI正成为全球顶尖“抄作业”的对象。

看看国产AI的战绩就知道了。过去一年，包括Qwen在内的国产大模型在海外披荆斩棘，接连斩获多个大模型领域的重磅荣誉。仅Qwen-72B就先后登顶过两大全球权威开源大模型排行榜榜首。这些都是世界大模型领域极具份量的榜单，它们的认可无疑是对国产AI最好的褒奖。

与某些中国网友对自家AI大模型无脑喷的态度形成鲜明对比的是，海外网友对中国AI大模型一片赞誉。

很多外国网友表示，中国AI大模型在医学术语的使用上更准确，编程和推理能力也更强，甚至此前Qwen1.5版本在海外平台爆火的时候，就有相当数量的网友在催Qwen2早日更新。

目前，通义千问的下载量已突破1600万次，海外开源社区已经出现了超过1500款基于通义千问二次开发的模型和应用。这些铁铮铮的数据，既昭示着通义千问系列开源模型的受欢迎程度，也是对某些看不起国产AI大模型人士的最强硬反击。

诚然，国产AI大模型还有很多待改进的地方，但也真心希望有更多人能看到它的闪光点，毕竟一味地批判、贬损，除了长他人志气灭自己威风外，并不会对中国AI的崛起带来任何助益。信心比黄金更珍贵，相信国产AI还会给我们带来更大的惊喜！

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三、AI大模型经典PDF籍

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四、AI大模型商业化落地方案

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
• 内容：
  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
• 内容：
  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.2.1 什么是Prompt
  • L2.2.2 Prompt框架应用现状
  • L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
  • L2.2.4 Prompt框架与Thought
  • L2.2.5 Prompt框架与提示词
  • L2.3 流水线工程
  • L2.3.1 流水线工程的概念
  • L2.3.2 流水线工程的优点
  • L2.3.3 流水线工程的应用
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
• 内容：
  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
  • L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
  • L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.2.1 MetaGPT的基本概念
  • L3.2.2 MetaGPT的工作原理
  • L3.2.3 MetaGPT的应用场景
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.3.1 ChatGLM的特点
  • L3.3.2 ChatGLM的开发环境
  • L3.3.3 ChatGLM的使用示例
  • L3.4 LLAMA
  • L3.4.1 LLAMA的特点
  • L3.4.2 LLAMA的开发环境
  • L3.4.3 LLAMA的使用示例
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
• 内容：
  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

学习计划：

• 阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。
• 阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。
• 阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
• 阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。

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本文标签： 更强远比模型AI