遥遥领先的依然是OPENAI的ChatGPT系列，国内的话有文心，科大、天工、盘古、通义…我使用多的文心一言，科大感觉还有待提高，国内的目测都还在学习走路这个阶段，并不能稳定和有效的提供优质的回答。
大模型产品市场竞争激烈
据机构测试,从1.0版本到3.0版本的测评过程中，参与厂商的分数变化反映了大模型产品竞争的激烈和技术的进步。可以明显观察到一些厂商在持续进步，而 一些新的厂商也在逐渐崭露头角。
在1.0版本中（5月测评） ，ChatGPT系列占据领先位置，其中ChatGPT4表现最佳， 紧随其后的是ChatGPT3.5。百度文心一言位于整体第 三位置，展现出了较强的实力。这一阶段的科大讯飞星火和阿里通义千问也进入了整体前五，国内前三， 表现不俗。
到了2.0版本（8月测评）， 专注于国内市场， 科大讯飞星火实现了跨越式发展， 整体表现亮眼。百度文心一言、商汤商量与智谱CHATGLM 也取得优异的成绩。同时， 360智脑和昆仑万维天工也进入了前五。这些变化展示了厂商之间的激烈竞争和技术进步的速度。
到了3.0版本（11月测评） ，科大讯飞星火依旧保持领先，商汤商量紧随其后，稳定发挥。值得一提的是，澜舟科技孟子取得了显著进步， 字节跳动豆包作为新面孔，在这次评估中崭露头角。
纵观这三个版本的发展，可以看出一些规律。首先是竞争日益激烈，厂商之间的得分变动频繁，这体现了大模型产品市场的活跃和竞争激烈程 度。其次，技术进步明显，从1.0到3.0版本，各个厂商的产品在性能和功能上都有显著提升。最后，新面孔的涌现也展示了这个行业的活力和吸 引力，新的厂商不断加入竞争，推动了大模型产品的发展。
技术迭代速度远超常规预期,大模型在内卷中不断前行
1. 大模型更新迭代速度日新月异， OpenAI2022年11月发布了GPT3.5 ，2022年3月就发布了GPT4，参数规模成倍增长， 2023 年6月百度发布了文心一言3.5，仅仅4个月之后百度又发布了文心一言4.0，基础模型全面升级，其他厂商的产品也在不断升级迭代，大模型的发展速度可谓“ 日新月异”。
2. 虽然大模型的性能不断提升，但是大模型在快速发展的同时也面临着一些问题——
不稳定：在GPT4上线初期， 有大量用户反馈大模型的回答质量有所下降，尤其在程序生成方面， GPT4生成的代码时常出 现错误。OpenAI开发者推广大使Logan Kilpatrick也坦言，由于大模型本身存在不稳定性，因此对于相通的提示词，大模型存在回答前后不一致的情况。
幻觉：大模型仍然具有一定局限性，不是完全可靠的，会出现“幻觉”事实并犯推理错误。
安全：安全是重中之重。在模型训练、模型线上推理服务、模型安全测试、模型训练过程对齐、模型生成内容等方面的安全合规能力需要持续加强。
3. 市场需求也在发生变化， ChatGPT上线之初更多的人还是把它当成对话工具， 但是不久ChatGPT的功能就得到深度挖掘， 如今 各个领域的内容创作，以及和行业细分领域深度结合的应用越来越多，市场对于大模型的需求也随着用户所在行业的变化而不断发生变化。
整个大模型市场处于井喷阶段,最终能够等到天亮的寥寥无几
市面上的各类模型几何数增长
整体而言，大模型厂商在技术实力上呈现出百家争鸣态势。不同厂商在产品特点和优势上各有千秋。 一些厂商在安全性能上表现出色，通过加强模 型的鲁棒性和数据保护措施，为用户提供更可靠、更放心的服务。另一些厂商则在易用性上下功夫， 致力于降低用户的学习曲线，使产品更贴近用户需求，提升用户体验。
技术实力方面： 在当下的大模型技术领域，厂商之间的技术博弈尤为激烈。每个厂商都努力在模型的算法、架构、性能等各方面寻求突破。在 本次评估中， 科大讯飞依赖其在语音技术领域的长期积累，为大模型注入了丰富的语音交互能力。 商汤则发挥其在计算机视觉领域的专长，使 得其大模型在图像处理和识别上具备卓越性能。 智谱AI的技术能力也不容小觑，其开源的“GLM-130B”和“ChatGLM-6B”等模型，在行业内赢得了广泛认可，不仅具备很强的语言理解和生成能力，还能有效地处理多轮对话和复杂任务。
发展潜力方面： 发展潜力是决定一个厂商能否持续领跑的关键因素。虽然字节跳动起步相对较晚，但其产品的用户黏性和活跃度都证明了其有着巨大的成长潜力。此外， 澜舟科技虽然在市场上的声量相对较小，但其专业性和针对性都为其在未来的细分市场中赢得了有利地位。
实际测评结果方面： 本次的实际测评结果是对各大厂商技术实力和市场策略的一次检验。科大讯飞再次表现亮眼，这再次证明了科大讯飞在大模型技术领域积淀深厚。 商汤和智谱AI紧随其后，本次得分结果不仅仅是对其技术能力的认可，更是对其在大模型领域持续创新和努力的反映。
如今大模型在C端的应用正在逐步丰富。大模型厂商已经跳出单纯的问答模式，在应用层积极创新，在C端的落地场景也越来越多。讯飞星火、商汤商量等C端应用已经覆盖了职场、营销、出行、生活、公文、客服等多个场景。
但是大模型的产业价值有待进一步发掘。从蒸汽时代到电气时代， 再到信息时代，任何一项重大的科技创新和突破都通过深度 的产业融合，改变产业的生产方式，推动社会经济的巨大发展和进步。对于人工智能大模型， 我们也希望其能深度融合产业，通过 提升生产效率、优化决策和管理、创新业务模式等促进千行百业的快速发展。当然， AI大模型与产业的融合可能不会一帆风顺，需 要大家继续努力探索， 一方面大家可能存在对于技术带来的不确定性的焦虑，另一方面是产业端和AI大模型技术端缺乏足够的相互 了解，需要更深的合作才能碰撞出思维的火花。不过可以看到，各个大模型厂商在产业融合上的种种努力， 以及不少行业企业张开 怀抱拥抱大模型带来的变化，在制造、电力、金融、 手机、传媒等行业， 大模型厂商和行业企业一起探索了不少优秀的产业落地案 例。云计算在中国经过十几年的发展成为了千行百业的数字化底座，在大模型厂商的不断努力下， AI大模型也将能够切实推动数字经济的融合发展，对产业经济产生更深、更远的影响。
擦亮眼睛,工具太多,现在以人类的学习能力,不能每个工具都掌握,都能掌握的人是不需要人工智能来辅助工作的.
随着大模型快速的升级迭代 ，我们注意到 ，大模型的技术能力开始越来越多地体现在产品能力上。在C端 ，职场、 营销、 出行、生活、公文、客服等多个场景个人助手陆续上线；在B端 ，制造、 电力、金融、手机、传媒等行业的大模型和产业融合优秀案例也在不断出现。
从国家政策来看 ，政策支持已经从宏观走向落地 ， “十四五 ”期间 ， 国务院、科技部、 网信办针对人工智能的未 来发展陆续出台了相关指导方案和激励支撑政策 ，对人工智能的整体发展方向和技术发展重点做出规划。地方也纷纷 出台支持人工智能大模型发展的政策。北京市人工智能公共算力平台于9月份正式启动 ，该算力平台将位于中关村科学 城北部 ，未来将为企业提供4000P的算力；上海市发布了《上海市推动人工智能大模型创新发展的若干措施》 ，聚焦大模型创新能力、创新要素供给、大模型创新应用、创新环境四大方面 ，为上海市大模型创新发展指明方向。
虽然人工智能大模型的发展取得了较大的进步 ，但是不可忽视的是 ，人工智能大模型依然有不稳定、“幻觉 ”等问题需要进一步解决 ，另外大模型的安全问题也不容忽视。人工智能大模型的发展任重而道远 ，我们也期待 ，在未来， 人工智能大模型能够推动数字经济和产业经济的深度融合 ，掀起新一轮技术革命 ， 为社会经济发展提供源源不断的科技动力.
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、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免费分享出来。
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。
这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
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