目前大模型的落地场景主要是如写作助⼿、聊天机器⼈、语⾳识别这几块。

而目前更重点的是，除了卷模型的智能指标，大家发现大模型能够处理的文本长度同样重要。甚至可以说，处理文本的长度是大模型落地的一个相当重要的指标。

因此纵观国内各类大模型，综合对比，来自智谱AI 的BigModel⼤模型开发平台的大模型尤为突出，比如GLM-4-Long长文本模型，拥有更强的基础能力和更长的上下文处理能力，能够更加精准函数调用和 All Tools 能力，并大幅提升了多模态能力，‌可以实现自主根据用户意图，‌自动理解、‌规划复杂指令，‌自由调用网页浏览器、‌代码解释器和多模态文生图大模型来完成复杂的任务。

GLM-4-Long是专为处理超⻓⽂本数据⽽设计的，⽀持⾼达1M（约150-200万字）的上下⽂⻓度。相当于2本红楼梦或者125篇论⽂。极大的丰富了BigModel⼤模型开发平台应用的落地能力。

如果你仍然在各种论文的references套娃阅读体验中抓头发，GLM-4-Long无疑是你阅读论文的一大好帮手。尤其是GLM-4-Long在长度为 1M 的大海捞针测试中，也获得了全绿的好成绩。可见GLM-4-Long处理长文本的能力之强，有效解决了“大模型抓不住重点，你抓狂”的局面。

指标够了，另一个问题是用起来怎么样，部署起来麻烦么？

不用担心！

BigModel⼤模型开发平台不仅提供了云端私有化服务，⽀持独⽴算⼒部署模型及模型微调服务，而且还提供了知识库与应⽤构建服务，开发者可以根据自己专业领域知识，打造适合⾃⼰特定场景的定制化解决⽅案，将⼤型模型转化为业务专家。同时为了开发者能够快速的接⼊和使用，提供了标准的API服务，给用户提供了场景⽰例、使⽤指南和接⼝⽂档等丰富的开发资源。提供全套保姆式手把手的技术支撑服务。

为此我特地去体验了一下，首先我用GLM-4-Long模型构建了一个数据分析助手ai，名叫“小智助手”，并给大家提供了整个的构建过程，包括一些Python接入API的示例代码。

• 需求分析：每次构建AI应用都需要明确自己的目标用户和核心功能，“小智助手”是为了帮助用户提取信息的关键点，从而减轻阅读量，加快工作效率。
• 数据准备：“小智助手”是数据分析类助手应用，需要提供一些数据分析的数据。

• 环境配置：首先需要注册 BigModel开放平台账号并获取APIKey，然后安装 BigModel的Python库，用于连接接口，进行数据交互。

• 新建知识库：有了数据之后，可以新建一个知识库，由于我需要搭建数据分析类应用，因此新建了数据分析助手知识库，里面包括了我收集的一些相关文档。

• 新建AI应用：创建好知识库后，新建AI应用，这里选择问答机器人。

接着配置prompt格式和选择模型，这里选择GLM-4-Long模型，你可以对模型进行微调，选择适合对话的场景配置。

最后发布应用。

应用测试：模型发布后，可以在应用内进行测试。以下试测试结果
第一个是”竖子不足与谋”这句话是谁说的,这是众多文本中的一个细节,可以看到,模型给出了非常准确的答案,甚至模型还有了自己的思考,给出了曹操说出这句话的原因.

而后,除了对文章的细节进行提问,我对文章的剧情也做了提问,测试大模型对文章的理解能力,可以看到⼤模型同样给出了非常准确的回答。

根据上面两个小小的测试,可以说是用户体验度max。如果把这些提问当作语文考试中的阅读理解题，相信完全可以拿到不错的分数。
最后，大模型除了具有小说阅读等能力，在日常使用的工作过程中,常常有需要有阅读公司年报,查找论文关键信息的情况。
为了看看小智助手能否堪此重任，我选中了一个上市公司年报测试了一下小智助手。让它抓取了一下这篇年报中Q1季度投入了多少研发成本。
可以看到小智助手精准的帮我提取了需要的数据，同时，它还非常准确的给出了数据在文章中所在的位置，并且将所有的关键信息进行整合，给出了一个非常精准的数据。

• 功能开发和用户界面设计:如果模型成熟的话，可以将其产品化，基于模型输出结果，开发相关功能，然后设计用户友好UI界面，允许用户输入自己的需求。接着对应用进行测试，根据反馈进行优化，最后将应用部暑到服务器，供用户使用。
• 模型 API 调用:在 Python 中使用 APIKey 调用 GLM-4-Long 模型 API，进行问答。首先，确保你已经安装了 BigModel的Pyihon 库·zhipual，如果没有，你可以直接使用 HTTP 请求库(如requests)来调用API。

因此可以看出易用性还是挺强的。当然目前的大模型任何落地的大模型，都需要根据应用的实际情况进行微调，才能在落地场景中适配我们的问题，并给出专业的解决方案，但在测试过程中，不能否认BigModel⼤模型它确实性能优秀。

因此如果你正在寻求一个本地部署的大模型，智谱 AI 的BigModel⼤模型开发平台完全可以作为你的首选之一。

不论是性能上、部署的简易性还是技术支持上，智谱 AI 都给出了令人满意的答案。而其对长文本的支持,更是在大模型中的一个亮眼特色.

并且相信随着更多的大模型爱好者、工程师，初创团队还是大型企业的加入会使得BigModel⼤模型开发平台越来越完善。

   如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

在这个版本当中：

第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言

您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型教程已经给大家整理并打包，现在将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

五、AI产品经理大模型教程

LLM大模型学习路线 ↓

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
  • L2.3 流水线工程
  • 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
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • 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

这份 LLM大模型资料 包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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