?1. 大模型理论基础
核心概念：花3天时间精读《Attention is All You Need》论文，结合行业解读文章，理解Transformer架构的核心思想及其在AI产品中的应用价值。
业务基础：用15天完成AI产品管理相关知识学习，重点掌握需求分析、场景定义和效果评估方法。
工具实践：通过Hugging Face Transformers等平台体验模型能力，每天分析1个模块的产品应用场景。
?2. 模型微调与产品化
课程学习：每天观看40分钟吴恩达《LLM微调专项课程》，理解LoRA/P-Tuning等技术的产品适用场景与成本权衡。
数据需求设计：基于GLUE基准数据集设计产品数据标注需求，重点梳理文本清洗、标注规范和数据闭环流程。
效果监控：引入Weights & Biases等工具监控模型效果，定义产品核心指标并输出效果分析报告。
?3. 论文解读与产品洞察
高频术语：每天1小时学习《大模型必读论文100篇》中的关键技术概念，重点理解架构演进对产品能力的影响（如MoE, KV Cache）。
竞品分析：建立产品功能对比矩阵，用双链笔记关联技术方案与产品形态，分析Transformer-XL到RetNet等演进路径的产品价值。
效果验证：精读3篇顶会论文后，设计产品实验验证技术方案，评估用户感知差异与性能成本平衡点。
?4. 分布式训练与产品部署
资源配置策略：用3天掌握Megatron-LM等框架的资源配置逻辑，理解TP/PP/DP等并行方式对产品部署成本的影响。
稳定性保障：每天分析1个线上推理故障案例，制定产品降级方案和用户体验保障策略。
成本优化：在AWS p4d实例上完成吞吐量压测，基于业务需求定义性价比最优的推理资源配置方案。
#互联网大厂 #AI人工智能 #AI产品经理入门 #AI产品经理学习 #AI产品经理之路 #大模型产品经理 #产品经理 #AI产品经理学习路线 #AI人工智能 #转行AI产品经理
核心概念：花3天时间精读《Attention is All You Need》论文，结合行业解读文章，理解Transformer架构的核心思想及其在AI产品中的应用价值。
业务基础：用15天完成AI产品管理相关知识学习，重点掌握需求分析、场景定义和效果评估方法。
工具实践：通过Hugging Face Transformers等平台体验模型能力，每天分析1个模块的产品应用场景。
?2. 模型微调与产品化
课程学习：每天观看40分钟吴恩达《LLM微调专项课程》，理解LoRA/P-Tuning等技术的产品适用场景与成本权衡。
数据需求设计：基于GLUE基准数据集设计产品数据标注需求，重点梳理文本清洗、标注规范和数据闭环流程。
效果监控：引入Weights & Biases等工具监控模型效果，定义产品核心指标并输出效果分析报告。
?3. 论文解读与产品洞察
高频术语：每天1小时学习《大模型必读论文100篇》中的关键技术概念，重点理解架构演进对产品能力的影响（如MoE, KV Cache）。
竞品分析：建立产品功能对比矩阵，用双链笔记关联技术方案与产品形态，分析Transformer-XL到RetNet等演进路径的产品价值。
效果验证：精读3篇顶会论文后，设计产品实验验证技术方案，评估用户感知差异与性能成本平衡点。
?4. 分布式训练与产品部署
资源配置策略：用3天掌握Megatron-LM等框架的资源配置逻辑，理解TP/PP/DP等并行方式对产品部署成本的影响。
稳定性保障：每天分析1个线上推理故障案例，制定产品降级方案和用户体验保障策略。
成本优化：在AWS p4d实例上完成吞吐量压测，基于业务需求定义性价比最优的推理资源配置方案。
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