产品经理有必要学习大模型技术吗？

第一，大模型正在成为各类产品的核心组件，颠覆了传统产品和应用生态，进入AI大模型+应用的新阶段。

例如，NewBing、Perplexity等AI搜索产品已经颠覆了传统搜索引擎的搜索模式，用户不用搜索后再点开排序靠前的网页链接，而是直接得到大模型整合后的信息；文案创作、视频生成工具也颠覆了传统的UGC创作模式，降低了用户的创作门槛，提高了用户黏性。

大模型技术的应用场景广泛，被用于服务业、金融、医疗等方面，智能客服、智慧风控、智能诊断均出现它的身影。如果不了解大模型技术，就不能设计出更前沿易用的产品；当竞品都使用了大模型技术，而自己对大模型技术一无所知，再去了解就已经晚了。

图片来源：德勤中国

第二，大模型技术也会改变传统的端侧应用的开发流程。

传统的APP开发流程中涉及到后端开发、前端开发再测试发布；而基于大模型技术的端侧应用开发中，大模型可以充当后端（通过选择大模型、训练和部署大模型或者直接调用大模型接口）、前端开发最终测试发布。在大模型时代，每个人的能力边界被大大拓展，三五个人组成一个项目的开发团队将成为可能。

了解大模型技术，有助于产品经理更好的适应这种转变，更好实现产品的全流程管理。

图片来源：德勤中国

第三，大模型工具是产品经理工作的提效工具， 正如同会用Office是职场的基本要求，10年后会用大模型工具可能是许多工作岗位的核心要求。

不论是思维导图绘制、产品需求文档撰写，还是数据分析、PPT制作，大模型工具均可以辅助快速完成。例如，可以利用GPT提供思路，再导入ChatMind让AI生成思维导图大纲，导出后再让大模型工具生成PPT，用几分钟完成一天的工作。下面是我用AI工具生成的PPT：

当然，产品经理不需要像研发工程师一样了解大模型底层的技术原理，但对于其中的基本概念和使用方法应了解。

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还可以通过以下步骤来学习大模型技术：

首先，要了解大模型技术的基本概念、应用场景和局限。

• 基本概念：

AIGC（AI Generated Content，人工智能生成内容）：指利用人工智能技术自动生成各种类型的内容，包括但不限于文本、图像、音频、视频等，又称“生成式AI”。

大模型（Large Model）：指的是有数亿到数千亿的参数参数和复杂结构的AI模型，被广泛用于生成式AI领域。大模型的技术基础是Transformer（主要用于文本生成），GPT、Gemini、通义千问、文心一言等均是基于Transformer构建的上层应用。此外还有主要应用于图像生成的扩散模型，Stability AI的Stable Diffusion、Google的Imagen均是基于扩散模型构建的上层应用。

• 应用场景：

大模型技术可以实现文本生成、图像生成、音频和视频生成等，被广泛使用在各个领域。

自然语言处理： 大模型可以实现文本生成、语言翻译、情感分析等自然语言处理任务，可用于智能客服、聊天机器人等产品。

计算机视觉： 用于图像识别、目标检测、图像生成等，可以进一步用在智能驾驶等领域，例如小鹏汽车今年发布了国内首个量产上车的端到端大模型，支持AI代驾、AI泊车等功能。

语音识别： 大模型可以用于语音识别、语音合成等任务，可实现语音助手和语音智能控制，应用在智能家居等领域。

垂直领域大模型还可以应用于金融、医疗、教育、法律等领域。 例如大模型+律师应用DoNotPay为可以为C端用户提供法律顾问服务，大模型+教育的应用河马爱学为学生提供了题目解答、知识讲解、写作辅导等功能。

• 局限：

了解大模型的局限性，可以更好的辅助产品经理做决策和判断。

大模型缺乏创新性。 由于大模型是基于大量现有的资料训练得到，在需要创新的任务上受限。（例如前沿领域的研究和探索）。

大模型存在幻觉。 大模型依据概率生成的内容，有可能存在“一本正经说胡话”的现象，需要领域知识来判断生成内容的正确性。

其次，要学习使用大模型，包括使用提示词与大模型工具交互、拆解大模型产品、丰富大模型项目经历。

• 使用大模型

可以去找文案生成、图像生成、视频生成等大模型产品来使用和体验，用提示词与大模型交互，让大模型完成各类工作，提升工作效率的同时对大模型工具有更直观的感受。

• 拆解大模型产品

除了使用大模型产品，还要分析拆解现有的大模型产品，了解大模型产品的构成。

上面提到的「AI解决方案专家免费公开课」，就会介绍大模型在十大行业的应用案例，并结合金融行业TOP级AI产品「投研AI助手：支小助」产品案例进行分析拆解，帮助产品经理快速理解大模型应用现状和AI产品落地流程，最终具备从0到1的大模型产品构建能力。

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• 设计自己的AIGC产品

在拆解了市场上现有的AIGC产品后，可以基于大模型技术，设计自己的AIGC产品，组建自己的AIGC产品研发团队，参加大模型应用的竞赛，增加自己的项目经验。

最后，要了解大模型的行业发展趋势，定期阅读行业报告和新闻，对市场和机遇高度敏感。

人工智能不是未来，而是现在。让我们拥抱大模型时代吧！