今天和大家分享一下应该如何合理使用大模型，发挥出大模型真正的能力。（很多人的使用方法其实不太对）

都是经验之谈，而非“放之四海而皆准”的万能手册，一方面，难免有覆盖不到之处；另一方面，大模型技术本身也在日新月异地进化。还是应该自己多动手、多实践，只有在不断的尝试中，才能真正摸清每个模型的“脾气”，找到最适合自己的方法，用好大模型这个强大工具。

1. 了解AI模型

使用大模型之前，最重要的一步是了解大模型可以做什么，以及它的能力边界在哪里。

• 模型拥有的知识：模型内部掌握的知识是训练时的数据，但是世界每天都在发展，大模型不可能每天训练一次（训练一次几百万人民币起），对于实事类的问题，请使用有联网能力的模型，例如在网页端点击联网搜索按钮。

• 不要在一个会话框问各种问题：大家使用的网页模型，通常是把当前会话框所有历史数据都给大模型，对于一个新的问题，请新建会话框。避免历史讨论干扰大模型思考新问题。

• 语言模型与多模态模型：并非所有模型支持的输入输出文件格式都是一样的，有的只支持生成文本，有的可以。语言模型（如Qwen3）主要处理和生成文本，在文本方面准确率会更高一些。而多模态模型（如Qwen2.5-VL、Qwen2.5-Omni）可以理解和处理包括文本、图片、音频甚至视频在内的多种信息输入，并生成相应的输出。 例如，你可以上传一张图表，让多模态模型进行解读和分析，这是纯语言模型无法做到的。

• 大模型不能做什么：大家看到有些模型厂商做了AI生成思维导图、PPT、word等，但其实这些结果的生成，都是其他程序实现的（后续加工或调用MCP），大模型只负责理解用户需求、生成其中的文本内容。

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2. 用“模型”检查“模型”

为了减小模型的生成错误（任何模型都是可能犯错的），可以使用不同的模型间互相检查提升准确率。

这个方法的逻辑很简单：假设一个前沿模型（例如DeepSeek V3.1）在某个知识点上的准确率为90%，那么它犯错的概率是10%。如果你用它生成一个方案，再让另一个独立开发的大模型（比如GPT-5）对同样的方案进行审核和校验，后者犯同样错误的概率也是10%。那么，两个顶尖模型在同一个问题上犯下相同错误的概率将降至1%（10% * 10%）。

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3. 写对提示词

经过所有人类知识训练出来的大模型是一个百科专家，在向大模型提问时，把背景、目的描述清楚，缩小AI的“思考空间”，让它专注于你需要的方向，收到的回复质量会高很多。

不要指望一次就得到完美答案，对同一个问题，你可以多用几种提示词换着问，体会下结果的差异，尝试的多了，慢慢就知道如何正确提问了。

核心技巧：

• 赋予角色

  在提问前，先给AI一个明确的身份。例如，“你是一位拥有10年经验的资深前端工程师，请...”这会引导模型调用其知识库中与该角色最相关的专业知识来回答。

• 说清楚要做什么

  不要让AI凭空猜测你想做什么，应该提供充足的背景信息、约束条件。 错误示范：“帮我写个网站”。正确示范：“请用Vue3 + TypeScript创建一个医疗管理系统，包含患者信息管理、预约挂号等功能，使用Element Plus组件库，要求响应式设计。”

• 清晰的指令和结构

  对于复杂任务，可以将其分解为多个步骤，并要求AI逐一完成。 有哪些需要遵守的规范、语言风格，应一并说明。

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4. 从“快思考”到“慢思考”

当你向大模型提出一个复杂问题时，它可能会迅速给出一个看似合理的答案，这类似于人类的“快思考”或直觉。然而，对于需要严谨逻辑和多步推导的任务，这种直觉式回答往往容易出错。真正的专家懂得如何引导模型从“快思考”切换到“慢思考”——一种更深思熟虑、有条不紊的分析模式。

当前的前沿大模型（如Qwen3、DeepSeek V3.1等）已经将这种深度推理能力作为其核心架构的一部分，被称为“Thinking”或“Reasoning”模式。

何时使用深度推理： 当你的任务具备以下特征时，强烈建议激活此模式：

• 数学与科学计算

  需要分解公式、按步骤求解的场景。

• 复杂逻辑与策略规划

  例如法律案例分析、商业策略制定或侦探式的逻辑推理题。

• 代码生成与调试

  尤其是涉及复杂算法或多模块依赖关系的代码，模型需要规划实现路径并思考潜在的边界情况。

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5. 通过API使用模型

随着模型（如GPT-5、DeepSeek V3.1）越来越强大，它们内部知识的专业化和“浓缩”程度也越来越高。这可能导致一个现象：模型输出的语言虽然极其精准，但压缩过于严重甚至难以理解。

网页版 vs. API：

• 网页版

  我们平时使用的网页聊天界面，其参数通常是预设好的，旨在为广大用户提供一个平衡的体验，可调整空间有限。

• API接口

  对于开发者和有更高要求的用户而言，API提供了与模型深度交互的窗口。通过API，你可以精细地调整参数，要求给出通俗易懂的生成结果。

6.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。

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01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

02.如何学习大模型 AI ？

🔥AI取代的不是人类，而是不会用AI的人！麦肯锡最新报告显示：掌握AI工具的从业者生产效率提升47%，薪资溢价达34%！🚀

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。

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1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

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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。

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