长文干货！老程序员测评文心一言4.0模子代码本事！

目录
媒介：老程序员聊聊AI和国产大模子
第一关：代码质量和可用性——写个可运行的游戏代码
第二关：需求理解和影象本事——多轮对话下的任务本事
总结

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媒介：老程序员聊聊AI和国产大模子

大家好，我是一名老程序员了，大模子出来后我算是不停在尝试各种AI工具，尤其是AI辅助研发的方向（大概有点焦急？），包罗上个月的AI程序员Devin发布我也在关注，大模子的本事发展太快了，我照旧想努力跟上。
我个人不停支持国产大模子
，也算文心一言的老用户啦，去年3月刚内测的时候就在用了，其时候特振奋，想着国内终于有一款大模子了，刚开始用的时候很崎岖啊，用起来不停达不到预期。
不外文心一言的模子本事照旧在肉眼可见地变好
，我如今的环境是付费使用文心一言4.0模子（免费的3.5模子基本不消了），我的感官是文心一言4.0模子对比3.5在各个方面是有明显提升的
，迭代速率也更快（大概是商业化后会存在训练资源倾斜？），我看各大平台很少有一言4.0模子的测评，以是本日专门写一篇。

图片由文心一言4.0天生，图个乐
我平时用的最多的照旧代码和文本天生 （周报写文档你懂的），偶尔玩玩文生图，本日主要给大家测一测文心一言4.0模子的代码本事 ！
大模子的代码本事可以拆解的维度许多，我本日主要关注的是代码天生质量和可用性 ，需求理解本事和影象本事 2个方面。

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第一关：代码质量和可用性——写个可运行的游戏代码

废话不多说，我们先看看 代码的天生质量和可用性——写一个五子棋吧 ：
我去测试AI的代码本事的use case是——我会让AI写个小游戏， 底层逻辑是AI需要理解游戏的规则，并且转译成代码
，还必须是可运行的代码，这大概是程序员视角下的“多模态”本事吧，哈哈。
以是我让文心一言4.0模子帮我写一个能跑起来的【五子棋】游戏代码 ，我们看看天生的代码质量（对话截图参考下方）
![](https://img-
blog.csdnimg.cn/direct/d2b00777a88749b88a7b1df519956f97.png)![](https://img-
blog.csdnimg.cn/direct/b7a31ed6cc4d4c1fa64210bc62dbd621.png)
那么关键来了，是否可以运行呢？
我们直接copy下来在开发环境中运行，运行起来没题目 ，界说好了2个棋手交替下棋，一方到5个棋子后游戏判定竣事，可以看下方视频截屏。
五子棋
第一关，代码质量和可用性，文心一言4.0模子测试通过～

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第二关：需求理解和影象本事——多轮对话下的任务本事

下面我们看文心一言4.0模子的需求理解本事和影象本事，测试开启：
许多时候我们在AI代码天生上不是一问一答就竣事了 ，最常见的环境反而是——要求AI不停调整天生的代码，这对AI的影象和需求理解本事提出要求
，下面我会模仿这个情景：
我们看看4.0模子能不能帮我写一个【机器学习代码】，简单来说是对【单层感知机】做一个正负向分类的训练，prompt+回复截图参考下方截图：
![](https://img-
blog.csdnimg.cn/direct/c9deed3c82ad4634b43ea8c26e90549f.png)![](https://img-
blog.csdnimg.cn/direct/de06a9bfa95e493daa12da3b69fc63f2.png)
我向大模子提问有没有更好的方式实现我的诉求，这考验4.0模子是否真的理解我在做什么，以及对机器学习的相识 ，我们接着往下看：

文心一言提出了有神经网络和支持向量机2种方法，给出的说明说明很具体很有信息量，说明对我的需求理解程度是在线的，以及展示了对复杂机器学习算法题目的办理本事。
那我们下面让4.0模子直接按照【支持向量机】再帮我写一个新的代码呢？4.0模子还会记得住我们在讨论什么吗？

代码基本可用 ，由于数据集太小，还专门提示我没须要拆分训练集和测试集（大数据集下通常会做拆分），算是比力知心了。
以是第二关，需求理解和影象本事，4.0模子通过！

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总结

怎样学习大模子 AI ？

由于新岗位的生产服从，要优于被取代岗位的生产服从，以是实际上整个社会的生产服从是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比力晚掌握AI的人有竞争上风”。
这句话，放在盘算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和本事了 。我已将重要的AI大模子资料包罗AI大模子入门学习头脑导图、佳构AI大模子学习册本手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
一、大模子全套的学习门路

学习大型人工智能模子，如GPT-3、BERT或任何其他先辈的神经网络模子，需要系统的方法和连续的努力。既然要系统的学习大模子，那么学习门路是必不可少的，下面的这份门路能帮助你快速梳理知识，形成自己的体系。
L1级别:AI大模子时代的富丽登场

L2级别：AI大模子API应用开发工程

L3级别：大模子应用架构进阶实践

L4级别：大模子微调与私有化摆设

一样平常掌握到第四个级别，市场上大多数岗位都是可以胜任，但要还不是天花板，天花板级别要求更加严格，对于算法和实战是非常苛刻的。发起普通人掌握到L4级别即可。
本日只要你给我的文章点赞，我私藏的大模子学习资料一样免费共享给你们，来看看有哪些东西。

怎样学习大模子 AI ？

由于新岗位的生产服从，要优于被取代岗位的生产服从，以是实际上整个社会的生产服从是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比力晚掌握AI的人有竞争上风”。
我意识到有许多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的本事和经验解答大家在人工智能学习中的许多狐疑，以是在工作繁忙的环境下照旧对峙各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，许多互联网行业朋友无法得到精确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模子资料包罗AI大模子入门学习头脑导图、佳构AI大模子学习册本手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
这份完备版的大模子 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】

一、全套AGI大模子学习门路

AI大模子时代的学习之旅：从底子到前沿，掌握人工智能的焦点技能！

二、640套AI大模子陈诉合集

这套包罗640份陈诉的合集，涵盖了AI大模子的理论研究、技能实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，照旧对AI大模子感兴趣的爱好者，这套陈诉合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

三、AI大模子经典PDF籍

随着人工智能技能的飞速发展，AI大模子已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模子，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强盛的语言理解和天生本事，正在改变我们对人工智能的熟悉。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

四、AI大模子商业化落地方案

作为普通人，入局大模子时代需要连续学习和实践，不停提高自己的技能和认知水平，同时也需要有责任感和伦理意识，为人工智能的健康发展贡献力气。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模子 AI有一个最前沿的熟悉，对大模子 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相干讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模子和业务衔接。

• 大模子 AI 醒目什么？
  
• 大模子是怎样得到「智能」的？
  
• 用好 AI 的焦点心法
  
• 大模子应用业务架构
  
• 大模子应用技能架构
  
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
  
• 提示工程的意义和焦点头脑
  
• Prompt 典型构成
  
• 指令调优方法论
  
• 头脑链和头脑树
  
• 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子 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的本事。快速开发一个完备的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模子开发框架，抓住最新的技能进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
  
• 搭建一个简单的 ChatPDF
  
• 检索的底子概念
  
• 什么是向量表现（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
  
• 向量模子本地摆设
  
• …
  

第三阶段（30天）：模子训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模子 AI相干的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模子，能独立训练开源多模态大模子，掌握更多技能方案。
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
  
• 什么是模子
  
• 什么是模子训练
  
• 求解器 & 丧失函数简介
  
• 小实行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
  
• 实行数据集的构建
  
• …
  

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模子从性能、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摆设大模子，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产物经理。

• 硬件选型
  
• 带你相识全球大模子
  
• 使用国产大模子服务
  
• 搭建 OpenAI 代理
  
• 热身：基于阿里云 PAI 摆设 Stable Diffusion
  
• 在本土地算机运行大模子
  
• 大模子的私有化摆设
  
• 基于 vLLM 摆设大模子
  
• 案例：怎样优雅地在阿里云私有摆设开源大模子
  
• 摆设一套开源 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，只要学习就会有挑衅。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子 AI 的精确特性了。
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