大模型就像是一个智商跟爱因斯坦一样高的孩子，它非常聪明，而且只要你愿意去教它，他就有可能成为你想让它成为的任何角色的人。AI大模型能够颠覆你对人工智能的认知，且应用好了能够极大的提升我们的工作效率，比如：现在把外语当成一个专业去学习基本对于大多数人来说是没有价值了，因为大模型在翻译方面做的比人更好更快更准。所以，业界一致认为，大模型替代绝大多数可以标准化的工作只是时间问题，试问哪个产品经理不想去分这第一杯羹啊？
但是在国内，AI大模型产品经理正面临着前所未有的挑战：
1）大模型应用哪怕是微调都存在高昂成本与环境影响；
2）商业化路径并不清晰明确；
3）产品经理也需要学习大模型技术才能发挥创造力；
4）如何协助技术团队进行跨域写作；
5）没有现成的产品方案，一切都需要学习；
6）第一个吃螃蟹的风险还是存在的；
以上问题你都遇到过吗？我分享一个我作为产品经理去谈一个产品的过程，大家可以一起探讨。
一个大模型产品经理的案例分享最近遇到一个生产轧钢设备的客户，他想做一个设备维修大模型，起初和负责设备的客户总监谈的很兴奋，但是设备维修是一个挺复杂的事儿，很多老员工不用专业的设备，打开机器，听听声音就知道毛病在哪。新来的员工不学习个几年根本看不出毛病。
他们希望做一个维修大模型，这个设备有啥毛病，手机装上一个APP，用语音往模型里一输，然后大模型就给出一些维修的建议，还能给出参考图纸。
产品的想法很好。
然而，我们进企业一了解需求，发现根本没办法做。为什么呢？因为它的企业数字化系统不支持，所有的设备修检完后，维修单上就潦潦草草写几个字“修理完毕”。啥原因不说，啥症状不说，怎么修不说，就这么多年没有积累下来数字化的知识和数据。没有维修知识，根本无法搭建知识库，更不用提训练大模型。最后客户负责人也只好遗憾的作罢。
基于产品设计的产品经理的复盘这次项目的失败再次印证了我的一个观点，哪里有数据，哪里才会有大模型应用。没有数据的大模型大模型只是一个空壳的工具。最近很多人都在提知识工程，我觉得是有很大必要性的。
中美大模型不仅仅是基础技术有差距，还有知识工程的差距，什么是知识？有用的数据就是知识型，数据只是数量多其实意义并不大，要有足够高的质量才行。因为能够训练大模型，你并不是你的数据越多越好，很多垃圾数据训练会让大模型变得很傻。大模型是需要高纯度、高浓度、高水平学术期刊杂志、论文、课本和书籍。越是读起来不容易读的东西，越是形成知识的主力。
没有知识就没有办法训练大模型，没有知识就没办法做知识对齐。因为在企业内部知识对齐是件很重要的事，就保证大模型不会无中生有，不会杜撰或者产生幻觉，所以知识管理非常重要。
如果你认为以上的总结正确，但是自己又似懂非懂，那么你距离成为优秀的大模型产品经理还缺乏一个系统的大模型行业技术的全面体验。可以直接跳到后文。
产品经理如何规划获取大模型所需数据大模型需要的数据和知识应该如何规划和获取？
但是我们扪心自问，企业内部有知识管理吗？内部的知识在哪里呢？上面我们做设备维修的场景，如果有积累的维修知识，其实是一个很实用的场景，但是需求场景找到了，发现没有知识。
还有很多企业说我有大数据，但是注意大数据到信息、到知识、到洞察、到智慧，它是需要一层层提炼的，所以大数据如何从中提炼知识，这也是知识管理的一个挑战。大模型是把原来看起来没有用的数据能够变成知识。很多公司都做过大数据中台，传统的大数据比较偏数计算型的数字，所以原来的模型都是数学模型。其实我们很多企业有很多聊天记录、邮件记录，这些非结构化的数据原来很难被作为大数据做计算。但有了大模型之后，大模型能理解人类的语言和知识，这些非结构化的文本类信息，包括手写的备忘录、会议记录这些原来传统中不被认为是大数据的这些数据，都可以变成有效的知识。这是大模型时代给我们带来的一个好处。
举个典型的例子，很多企业和政府机构都有公文库，在大数据中这些非结构化数据很难发挥价值，但是大模型就能很好的阅读，帮企业人员快速定位和总结关键信息，这些就可以形成我们的知识。
还有就是企业的ERP、财务、HR系统，每天这些管理系统的操作数据，比如订单、简历的筛选、公司内部工单记录。这些过去都不认为是企业知识，但今天实际上我们发现它在企业训练专业大模型的时候，它们都变成企业很重要的知识。所以垂直场景加上刚才说的专有知识，形成知识的闭环，才持续优化企业大模型。
遗憾的结束了这次大模型的产品设计我离开那个设备厂家前，客户特意邀请我到他办公室深谈了一次，他说本来以为大模型就是一个超级机器人，一个无所不能的专家，今天才发现这个专家也得先学习他们设备维修的数据才能工作。所以他计划把设备生产过程先进行数字化，把数据先沉淀下来再逐步用大模型做智能化。听了这些，我其实很欣慰，因为他已经找到了企业如何落地大模型的思路。那天走出他们企业的时候，我的心是平静的，因为这再次验证了我前期对大模型技术学习给我在大模型产品经理路上带来的巨大价值。
总结：大模型产品经理的尴尬1）目前大模型的产品主要集中在大型上市公司，很多小公司还没有产品化的东西。而且市面上产品化大模型都是非常简单的几个界面，因此没有一个非常成熟的商业体供我们产品经理参考。
2）产品经理现阶段如果需要做大模型产品可能更多的是需要基于用户对大模型功能的诉求进行原创，也就是产品经理需要原创产品的形态。
3）产品经理要想设计出用户需要的大模型产品，那么一定是先充分了解大模型到底有哪些功能，这些功能都是怎么做的，怎么玩的，以此来作为产品设计的灵感。
4）最难受的其实是学习大模型的时候，我们居然也需要学习编程，可这也是大多数产品经理排斥的地方。其实，确实存在编程内容，但这个只是最简单的一些python入门级别的接口调用，大模型中使用程序编程的能力相对于一个程序员来说，只要它的20%的编程能力就可以，也就是只需要入门级别的一点点编程技能就足够了，他不会成为学习的困境的。
但是大模型现在就像是一个智商非常高的孩子，你可以用数据去培育他，他就可以学习这些数据并且成为你想成为的任何一种角色的人。有人说懂大模型，能够应用大模型就能生，否则将来是死路一条。在听到这句话后，我毫不犹豫的购买了一套大模型的学习课程，大家如果需要的话，可以自己去取，免费！
撕【AI】自动掉落
一套我作为产品经理的技术学习内容
1️⃣AI产品经理全局学习2️⃣python系统学习3️⃣机器学习&深度学习4️⃣热门AI产品竞品分析5️⃣AI产品设计学习6️⃣AI产品0-1实操项目经验7️⃣AI产品求职&面试
以上7点，看起来简单，内部内容其实很多，每一个篇章，展开都有夯实且丰富的内容，需要深度学习。
AI产品经理大模型视频和书籍PDF合集
观看零基础学习书籍和视频，看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。
