线段树多懒标记
2026/1/18 21:07:58
文章详解了大模型产品经理的完整工作地图，涵盖启动期（需求收集与基线评估）、优化期（模型精调与数据建设）和衍生期（生态构建）。重点阐述评估体系构建方法，包括能力拆解、评价方法选择和结果分析，强调科学评估是产品成功的保障，能精准定位模型问题，驱动产品持续迭代。
您是否正站在AI巨浪之巅，思考如何驾驭大模型这艘巨舰？
在当前技术飞速发展的AI/大模型时代早期，每一个大模型产品经理（PM）的工作都充满了挑战与机遇。想要做出成功的AI产品，评估就是我们手中最关键的“罗盘”。
今天，“慢达快语”将为您深度解析大模型产品经理的工作地图以及构建大模型效果评估体系的方法论，揭示如何“以评促建”驱动产品迭代。
🚀 第一站：大模型产品经理的工作地图
大模型产品开发是一个贯穿“启动期”、“优化期”和“衍生期”的复杂过程，并且始终有“市场及竞品追踪”贯穿始终，以把握趋势和策略。
🗺️ 启动期：锚定需求与评估基线
- 需求收集及拆解：通过C端&B端、业务日志分析、用户访谈等方式，全面收集和拆解用户需求。
- 用户需求分析：对收集到的需求进行分类，并确定优先级。
- 模型效果评估（基线）：构建评估集和标准，代表用户满意度，以便精准刻画模型问题，为后续优化提供基线。
🛠️ 优化期：精调模型与数据建设
这是提升模型“品味”和效果的关键阶段。
- Prompt分析及改写：将业务需求转化为模型能清晰捕获的Prompt，这是影响后续效果的关键，也体现了PM对回复“品味”的把握。
- 模型效果优化：通过SFT（监督微调）、PPO（近端策略优化）、DPO（直接偏好优化）等方法，对底层各阶段模型进行优化。
- 数据建设：对数据进行规范、标注和清洗，是模型优化的基石。
💡 衍生期：构建生态与业务闭环
- 智能体设计：通过任务拆解和工具调用，激活模型的多维能力。
- 平台设计：设计功能和架构，支持内外部业务。
- 业务收益闭环：实现用户增长、运营联动、业务联动的增长和生态收益。
🧭 第二站：大模型评估体系的“指南针”
评估是PM了解大模型水平的唯一有效手段。一个全面、科学的评估体系是产品成功的保障。
PM在设计评估体系时会站在用户和市场视角，来定义设计模型应该具备什么能力。而如何评价什么是好什么是坏，就关系到在已有的科学的指标体系和评价方案中进行选择评判，当然，这一切必须得基于对用户需求的深入理解。
评估方案的具体设计主要围绕能力拆解、评价方法拆解和结果分析三个核心维度展开。
1. 能力拆解与评估集设计
设计评估集（即“试卷”）时，需要时刻关注市场和用户需求，行业里一般会考察这些内容：
| 评估能力维度 | 重点考察内容 |
|---|---|
| 基础能力 | 创作、理解、逻辑、教学、代码、记忆、事实等 |
| 重点能力 | 思维链（CoT）激发、Prompt派发/指令遵循、学科知识、重点垂类行业应用 |
| 安全稳定 | 稳定性（同一个Query多次提问，答案波动小）、技术安全性 |
2. 评价方法拆解与指标选择
- 评估指标：需求满足度、排序、准确度、相关性等。
- 量表选择：三分/五分量表、GSB、排名等。
- 评估方法：常用的有人工评估和自动化评估。人工评估更接近真实用户体验，但有人员疏漏和偏好差异的局限，会通过双人交叉校验再仲裁的方式；自动化评估方便快捷，但可能脱离真实用户场景。
- 评估量（题量）：如OpenAI推荐的300题，常见的评估量常在500-1000，如果想要快速看效果十条二十条也是可以的。
3. 结果分析
关于评估任务，一般分为例行（上线）评估（约500题/次）、横向能力评估（关注指令遵循、事实可靠性、角色扮演等）、竞品评估（竞品发新或者by month）和专项评估。
评估形成结果后，会对整体差异和规模现象分别进行说明，同时还会对照解读不同的策略。
完成评估任务后，如果能力有缺失，那么策略优化反馈的结论就指向预训练，能力需要优化则借助SFT（监督微调），效果不稳定则需要RM（奖励模型）。
如何系统的学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
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2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：
国内大模型相关岗位缺口达47万
初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）
70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点
真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！
02.大模型 AI 学习和面试资料
1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
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第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。