AI大模型分类全解析：从入门到精通

一、大模型基础定义与分类

AI大模型是指具有数千万甚至数亿参数的深度学习模型，通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型与小模型的主要区别在于：

二、大模型技术方向分类

1. 按模型架构分类

2. 按应用领域分类

三、大模型产业角色分类

根据《2025中国AI大模型产业图谱1.0版》，当前大模型产业主要玩家可分为：

1. 基础大模型提供商：如文心一言、通义千问、智谱清言、DeepSeek等

2. 垂直领域应用商：将大模型技术应用于教育、医疗、法律、金融等行业

3. 工具链服务商：提供训练平台、推理加速、数据服务等支持

四、大模型岗位与人才分类

大模型产业催生了多样化的人才需求，主要分为四类方向：

1. 数据方向：大模型数据工程师，负责爬虫/清洗/ETL/Data Engine/Pipeline

2. 平台方向：大模型平台工程师，专注分布式训练/大模型集群/工程基建

3. 应用方向：大模型算法工程师，涉及搜索/广告/推荐/对话机器人/AIGC

4. 部署方向：大模型部署工程师，专攻推理加速/跨平台/端智能/嵌入式

五、学习路径建议

1. 基础知识储备

2. 实践路径

1. 开发环境搭建：使用云平台GPU资源，安装Python和深度学习框架

2. 模型应用实践：从开源预训练模型开始，如BERT文本分类、ResNet图像识别

3. 全流程开发：需求分析→数据准备→模型选择→训练调优→部署应用

4. AIGC工具链：掌握DeepSeek+Kimi生成PPT、DeepSeek+xmind制作思维导图等实用技能

六、常见误区与建议

1. 新手误区：盲目追求算法调优，忽视基础工程能力

2. 方向选择：非算法背景转行不宜直接选择应用方向

3. 学习资源：避免碎片化学习，寻找系统化路线图

建议：参考专业的学习资料包和成长指南