小白也能看懂！LLM强化学习（RL）核心解析+PPO训练全流程
对于刚入门大模型的程序员和小白来说，强化学习（RL）是理解LLM训练逻辑的关键一环——2026年大模型技术持续迭代，RL与LLM的结合愈发紧密，掌握其核心框架和实操逻辑，能快速提升对大模型训练的认知。本文将用通俗语言拆解RL基础框架，重点详解LLM训练中最常用的PPO-RL算法，全程无晦涩冗余，小白可直接跟着学，建议收藏备用！
传统的强化学习RL框架，核心围绕两个关键组件展开：智能体（Agent）和环境（Environment），这一核心逻辑在2026年的大模型训练中依然适用，只是适配了LLM的生成特性。具体来说，智能体（Agent）通过感知环境（Environment）的状态，依据自身的策略（Policy），输出一个具体动作（Action）并执行，其核心目标是获取更高的奖励（Reward）；而环境（Environment）在接收到智能体的动作（Action）后，会发生相应的状态变化，同时向智能体反馈对应的奖励，这个反馈相当于“评分”，目的是告诉智能体“你这个策略好不好”，进而引导它逐步学习更优的行为策略。
这里必须重点强调一个容易被小白忽略、但至关重要的环节：构建合理的奖励函数（Reward Function）。奖励函数相当于智能体的“行为准则”，直接决定了智能体“认为什么是好行为、什么是坏行为”，它不仅会影响智能体的学习速度，更直接决定了最终能否训练出符合人类期望的策略。在2026年的实际工程应用中，奖励函数设计不当的问题依然常见——比如智能体为了追求高奖励，生成无意义文本、偏离任务目标等，因此奖励函数往往需要结合具体任务特性，进行精细构建、反复调试，并且随着模型迭代持续优化，这也是RL训练中耗时较多的核心环节之一。
为了解决奖励函数设计的痛点，OpenAI在InstructGPT中提出的核心思路，至今仍是2026年LLM-RL训练的主流方案：用机器学习的方式构建奖励模型（Reward Model），让模型通过学习人类偏好，去近似“人类认为正确的奖励”——哪怕这个任务本身没有明确的标准答案（比如文案生成、对话交互等）。其核心流程分为3步，小白可直接记笔记：
* 第一步：让基础模型（通常是经过SFT微调后的模型）生成多种候选输出，覆盖不同的回答角度和质量层级；
* 第二步：由人类标注者对这些候选输出进行偏好排序，比如“A比B好、B比C好”，明确人类对输出质量的判断标准；
* 第三步：利用这些人类偏好排序数据，训练奖励模型（Reward Model），让奖励模型的评分能够尽可能贴合人类的判断；最终，大语言模型再依据这个奖励模型的评分机制进行优化，从而让生成结果更符合人类的偏好和需求。
简单来说，2026年大语言模型（LLM）采用强化学习（RL）训练的核心目的，就是让LLM的输出更贴合人类的偏好、价值观，同时适配不同场景的个性化需求。而本文重点讲解的，就是目前LLM-RL训练中最典型、最常用的三种方法之一——PPO（Proximal Policy Optimization），也是小白入门LLM强化学习的首选知识点（后续会更新DPO、GRPO详解，关注不迷路）。
要理解LLM的PPO训练，首先我们需要类比传统的RL范式（智能体Agent和环境Environment），明确如何将大模型的文本生成过程，建模成一个强化学习问题——这一步是小白入门的关键，建议反复看：
（1）智能体 Agent：负责做出决策的核心，毫无疑问就是大语言模型（LLM）本身。在2026年的LLM-RL实际训练中，智能体通常指的是经过SFT（有监督微调）后的模型——因为SFT后的模型已经具备基础的文本生成能力，在此基础上进行RL训练，能更快对齐人类偏好。
（2）动作 Action：和传统RL不同，LLM的动作不是“移动、抓取”等物理行为，而是在每个时间步上生成的单个Token（比如一个汉字、一个英文单词、一个标点符号）。
（3）动作空间 Action Space：对应LLM的词表（也就是vocab.json文件中包含的所有Token），智能体的所有“动作选择”，都只能在这个词表范围内进行。
（4）策略 Policy：策略是LLM的核心参数，直接决定了模型生成文本的具体规则和行为——具体来说，就是在当前的状态下，模型选择生成哪个Token的概率分布。策略的优化，本质上就是调整LLM的模型参数，让模型更倾向于生成高奖励的Token。
（5）环境 Environment：LLM的RL环境比传统RL更抽象，通常指的是模型所接收的上下文约束、奖励模型输出的评分，以及对话历史（chat history）等。简单来说，环境就是智能体（LLM）做出决策时的“外部条件”，为智能体生成Token提供依据。
（6）状态 State：当前的上下文文本，也就是“提示词（Prompt）+ 模型已生成的文本”。智能体（LLM）会基于当前的状态，选择下一个要生成的Token。比如，当Prompt为“你是谁？”时，状态会随着Token的生成动态更新：从“你是谁？”，到“你是谁？我”，再到“你是谁？我是”，直至生成完整回复，状态才会终止更新。
（7）奖励 Reward：LLM的奖励不是“实物奖励”，而是由奖励模型（Reward Model）输出的一个评分（通常是一个连续值）。从本质上来说，奖励模型就是一个监督学习模型，2026年最常用的训练方式，依然是收集人类偏好数据进行监督学习训练，结合对应的损失函数，让奖励模型的评分尽可能匹配人类的偏好排序——评分越高，说明模型当前生成的Token越符合人类需求。
在正式讲解PPO训练之前，先给小白补充一个基础知识点：强化学习算法的大致分类，帮助大家建立完整的知识框架（2026年依然适用这个分类逻辑）：
* 基于值的方法：这类方法通过学习“状态值函数”“动作值函数”，来寻找最优策略，核心是“判断每个状态/动作的价值”，比如经典的Q-learning、SARSA算法，适合入门理解RL逻辑。
* 基于策略的方法：这类方法不依赖“价值判断”，而是直接优化策略本身，让智能体能够直接选择最优的动作，比如Monte Carlo Policy Gradient（蒙特卡洛策略梯度），适合复杂动作空间的场景。
* 基于 Actor-Critic 的方法：这是一种综合了上述两种方法的混合范式，核心是“Actor（执行者）+ Critic（评价者）”分工合作——Actor负责学习策略、执行动作，Critic负责评估Actor的动作好坏、输出价值，比如A2C、PPO（Proximal Policy Optimization），也是目前LLM-RL训练中最主流的算法类型。
PPO-RL 训练（2026年最新实操解析）
PPO-RL 是一种基于 Actor-Critic 架构的强化学习算法，其核心优势的是“稳定、高效”——通过限制策略更新的幅度，避免模型训练过程中出现“策略崩坏”，这也是它能成为2026年LLM-RL主流算法的核心原因。针对LLM进行PPO训练时，需要用到4个核心模型，这4个模型的作用和关系，小白一定要分清（重点，建议收藏）：
. 策略模型（Policy Model）：PPO训练的核心模型，在训练过程中会不断更新参数，核心目标是向着“生成高奖励Token、输出符合人类偏好的文本”方向优化。在2026年的实操中，策略模型一般由SFT后的模型进行初始化，全程参与参数更新，是整个RL训练的“核心执行者”。
. 评论家模型（Critic Model）：也叫价值模型（Value Model），核心作用是“评估未来收益”——估计策略模型当前输出的Token，能给未来带来多大的奖励收益期望。简单来说，它能让策略模型不“目光短浅”，不仅考虑当下的即时奖励，还能兼顾整个生成序列的长期收益（这就是常说的“广义优势估计”）。实操中，Critic模型通常和策略模型共享部分参数，或者由奖励模型（Reward Model）初始化，全程参与参数更新。
. 参考模型（Reference Model）：PPO训练的“稳定器”，核心作用是防止策略模型在训练过程中，严重偏离SFT后的基础模型，从而避免两个常见问题：（1）策略模型为了追求高奖励，生成与当前任务无关、无意义的文本（行业内称为“奖励黑客（Reward Hacking）”现象）；（2）模型出现“灾难性遗忘”——忘记SFT阶段学到的基础能力。实操中，参考模型由SFT后的模型初始化，在整个RL训练阶段，参数会被冻结，不参与任何更新，仅作为“基准”限制策略模型的更新幅度。
. 奖励模型（Reward Model ）：“评分官”，核心作用是对策略模型输出的每个Token，给出即时奖励（评分）。2026年的实操流程中，奖励模型的训练通常在RL训练之前完成：以SFT模型作为初始化，添加一个回归输出层，用人类偏好数据集进行微调，得到能贴合人类判断的评分模型。在RL训练过程中，奖励模型的参数会被冻结，不参与更新——这里要注意和Critic模型区分开：奖励模型给出的是“即时奖励”，只关注当前Token的好坏；而Critic模型评估的是“未来收益期望”，关注整个序列的长期价值。
以上就是2026年LLM基于PPO-RL训练时，初始化阶段4个核心模型的详细说明，小白可以先记住“执行者、评估者、稳定器、评分官”的分工，后续理解训练流程会更轻松。
下面我们从“轨迹数据收集、优势估计、模型训练”三个核心步骤，详细拆解PPO-RL的完整训练流程，结合2026年的实操细节，小白也能看懂、能落地：
1. 轨迹数据收集（PPO训练的基础，决定训练效果上限）
轨迹数据收集的核心目的，是让策略模型（Policy Model）与环境（Environment）进行真实交互，生成包含“状态、动作、奖励”的完整轨迹数据——这些数据越丰富、覆盖的场景越多，后续的PPO策略更新就越可靠，模型最终的效果也越好。
给小白一个通俗的类比：可以把策略模型（Policy Model）想象成一个准备考试的考生，它的任务是“做题”（与环境交互，生成文本）；而轨迹数据收集，就相当于让这个考生先参加大量的模拟考，把它做题的全过程、每一道题的答案（动作）、每道题的得分（奖励）都完整记录下来，作为“经验数据”，用来后续优化它的答题思路（更新策略模型参数）。
结合2026年的实操优化点，轨迹数据收集具体分为3步：
第一，交互并行化（提升效率的关键）：在实际训练中，如果只让一个策略模型“单线程”生成文本，收集数据的速度会非常慢，无法满足大模型训练的数据需求。因此2026年的主流实操中，都会采用“并行环境”的方式——让策略模型变出多个“分身”（通常是8个、16个，可根据显存调整），同时在不同的上下文场景中“做题”（生成文本），一瞬间就能收集到十几倍的交互数据，不仅效率极高，还能避免数据过于单一，提升数据的多样性。
第二，生成轨迹数据：从初始状态（也就是用户给出的Prompt）开始，针对每一个时间步t，策略模型会根据当前的策略，选择对应的动作a_t（生成一个Token）并执行；执行后，状态会从s_t（当前上下文）转移到s_t+1（当前上下文+新生成的Token），同时奖励模型会给出对应的奖励r_t（评分）；重复这个过程，直到达到终止条件（比如生成完整的回复、达到预设的Token长度限制），这一整条“状态-动作-奖励”的链路，就称为一条轨迹（Trajectory）。
第三，经验数据存放：将所有生成的交互数据（状态s_t、动作a_t、奖励r_t、下一个状态s_t+1、终止标志），统一存放在“经验池”中，最终形成一个完整的数据集D = {τ₁, τ₂, … , τₙ}，其中每一个τ都表示一条完整的轨迹——后续的优势估计和模型训练，都会基于这个经验池中的数据展开。
2. 优势估计（PPO训练的核心，解决“目光短浅”问题）
轨迹数据收集完成后，不能直接用于模型训练，还需要进行一个关键步骤：计算每一个时间步的优势值A_t = A(s_t, a_t)。这个步骤的核心目的，是衡量“在状态s_t下，采取动作a_t，能给未来带来多大的收益增益”，从而指导策略模型在下一轮迭代中，向更优的行为方向收敛。
很多小白会有一个疑问：直接用奖励r_t不行吗？为什么还要额外计算优势值？其实在早期的RL算法中，确实有直接使用奖励的方式，但这种方式存在两个严重的缺陷（2026年的实操中已彻底淘汰）：（1）只看即时奖励，会让模型“目光短浅”，只关注当下的高评分，忽略整个生成序列的长期收益；（2）累计回报无法区分“每个状态/动作的好坏”，只能看到全局的总评分，无法精准定位“哪一步做得好、哪一步做得差”，导致训练方差太大，模型难以收敛。
而优势估计的核心作用，就是“剥离环境的基础影响，只评估动作本身的好坏”——简单来说，就是先确定一个“基线”（该状态下的平均预期收益），再将动作的实际表现与这个基线进行对比，从而判断这个动作本身是否优秀，而不是被环境的“基础分”影响。
给小白举一个通俗的例子：智能体（策略模型）相当于一个考生，在某次模拟考中实际得分85分（即时奖励r_t=85），看起来分数很高，但如果这个场景下的平均水平（基线）是90分，那么优势值A=85-90=-5分——这说明，虽然分数不低，但这个动作（答题表现）并没有超越平均水平，需要被“惩罚”，模型还需要优化；反之，如果实际得分35分，而平均水平（基线）是30分，优势值A=35-30=+5分——说明这个动作比预期表现好，需要被“奖励”，模型可以朝着这个方向继续优化。
2026年LLM-PPO训练中，最常用的优势估计方法是GAE（Generalized Advantage Estimation，广义优势估计），它不仅能计算单个动作的即时优势，还能兼顾未来动作的累计优势，让优势估计更精准、训练更稳定。其具体计算过程分为两步：
第一，计算单步优势（TD Error，时序差分误差）：这一步的核心，是比较“当前动作的即时奖励 + 下一步状态的价值”，与“当前状态的价值估计”之间的差值，本质上是衡量“旧的价值预测”与“更新后的新目标”之间的误差。
公式中各参数的含义（小白必记）：r_t是状态s_t下，执行动作a_t带来的即时奖励（奖励模型给出的评分），反映的是这一步动作的直接收益；V(s_t)是价值模型（Critic）对状态s_t的价值估计，表示“从这个状态开始，未来能获得的累计回报期望”，是对长期收益的预测；V(s_t+1)是价值模型对下一个状态s_t+1的价值估计；γ（伽马）是折扣因子，取值范围通常是0.95~0.99，用来决定“未来奖励的重要程度”——γ越接近1，说明未来的奖励越重要，模型越会兼顾长期收益；γ越接近0，模型越关注即时奖励。如果单步优势（TD Error）大于0，说明这一步动作表现优秀；小于0，则说明表现不佳，需要优化。
第二，计算最终优势（累计优势）：因为第t步的动作，不仅会影响当前的奖励，还会影响后续所有状态的转移和回报，因此需要将未来所有步骤的优势，都折算到当前步骤，形成对该动作更全面、更客观的优势评估。在计算第t步的最终优势Â_t时，不仅取决于当下的单步优势δ_t，还需要加上后续各步（δ_t+1、δ_t+2、…）的优势影响。
这里新增了一个折扣因子λ（拉姆达），核心作用是“对未来优势的影响进行衰减”——虽然后续时间步的TD误差，对当前动作的评估依然有参考意义，但时间距离越远，影响越小，通过λ进行衰减，可以避免未来信息对当前优势估计产生过度放大，从而降低训练方差，让模型收敛更稳定。
3. 模型训练（PPO训练的核心，实现策略优化）
优势估计完成后，就进入了PPO训练的核心阶段——模型更新。这一阶段的核心目标，是在“限制策略更新幅度”的前提下，优化策略模型和价值模型，让模型逐步向人类偏好对齐。2026年的PPO实操中，核心是利用“剪切（Clipping）机制”，避免策略更新步幅过大导致的“策略崩坏”，让训练过程更平稳。
PPO的完整训练过程，大致分为3步，结合公式拆解（小白不用死记公式，理解逻辑即可）：
（1）前置准备：策略模型根据Prompt生成一批回复（也就是前面说的轨迹数据收集），奖励模型根据人类偏好，对每个Token给出即时评分；价值模型利用GAE方法，计算每个Token的优势值——这两步我们在前面已经详细讲解过，核心是为模型更新提供“数据支撑”和“优化方向”（明确哪些Token是“超常发挥”、哪些是“表现拉垮”）。
（2）模型更新（核心步骤）：利用PPO的剪切（Clipping）机制，设置一个“安全更新区”（通常是20%，即0.8~1.2的范围），限制策略模型的参数更新幅度；在这个范围内，更新策略模型和价值模型——对于正优势的Token（表现优秀），提升其生成概率；对于负优势的Token（表现不佳），抑制其生成概率；同时修正价值模型的预测偏差，让其对“未来收益的估计”更精准；此外，还会加入熵奖励，鼓励模型探索更多可能的Token，避免策略“过早收敛”到局部最优解（比如只会生成固定句式的回复）。
在模型更新阶段，PPO的核心目标是最小化总损失，总损失由3部分组成，这也是2026年LLM-PPO训练的核心公式（建议收藏，面试可能用到）：
这里的PPO²，指的是OpenAI在RLHF（基于人类反馈的强化学习）中使用的PPO²算法，也是2026年LLM-RL训练中最常用的版本。总损失由“策略损失（Policy Loss）、价值损失（Value Loss）、熵奖励（Entropy Bonus）”三部分组成，我们分别拆解：
首先，策略损失（Policy Loss）：针对策略模型的损失，核心目的是优化策略模型的参数，让其更倾向于生成高优势的Token。其具体计算方式如下：
公式中，r_t(θ)表示“新策略与旧策略的概率比值”，具体计算公式如下：
通俗来说，r_t(θ)反映的是“新策略相对于旧策略的优势”——如果r_t(θ)大于1，说明新策略生成该Token的概率，比旧策略高；如果小于1，则说明新策略的概率更低。而clip（剪切）操作，就是将r_t(θ)限制在[0.8, 1.2]的范围内（20%安全区），目的是“让新策略比旧策略更好，但又不能好太多”——避免单步更新幅度过大，导致策略模型偏离基础能力，出现训练难以收敛的问题。从损失优化的角度来说，策略损失越小越好，对应的min()包含的部分应该尽可能大，也就是说，在被剪切限制的前提下，新策略要比旧策略尽可能优秀。
其次，价值损失（Value Loss）：针对价值模型（Critic Model）的损失，核心目的是优化价值模型的参数，让其对“未来累计收益的估计”更精准。价值模型的核心任务，是对每个状态s_t，给出未来累计收益的估计V(s_t)；在训练时，我们会用从轨迹数据中计算得到的“实际回报”或“优势累积回报”，作为监督信号（记为G_t），让价值模型的预测值V(s_t)尽可能接近G_t。
其中，G_t（实际回报）的计算方式如下，核心是“带折扣的未来累计奖励”：
将回报设计成“带折扣的未来累计奖励”，是2026年PPO实操的关键优化点——目的是让模型能够学习到“长期依赖”和“策略规划”，既关注当下的即时奖励，也兼顾整个生成序列的长期收益；同时，折扣因子γ可以控制未来奖励的重要程度，避免远期奖励的不确定性，导致模型训练不稳定。
因此，价值损失的具体扩展公式如下，本质上是“预测值与真实值的均方误差”（小白可以理解为“预测偏差”，偏差越小，价值模型越精准）：
公式中，Φ（Phi）是价值模型的参数，优化价值损失，本质上就是调整Φ，让V_Φ(s_t)尽可能接近G_t。
最后，熵奖励（Entropy Bonus）：这是PPO训练的“多样性保障”，核心目的是鼓励策略模型探索更多可能的Token，避免策略“过早收敛”到局部最优解——比如模型只会生成固定句式、固定内容的回复，缺乏多样性。其具体计算公式如下：
熵奖励的优化逻辑，和前两种损失相反：熵奖励越高，说明模型的探索性越强，越能尝试不同的Token生成；但同时，前两种损失（策略损失、价值损失）会对其进行牵制，避免熵奖励过高，导致模型生成无意义的Token，无法收敛。简单来说，熵奖励的作用是“平衡探索与收敛”，让模型既敢尝试新的生成方式，又不会偏离人类偏好。
PPO训练的循环迭代（2026年实操闭环）
以上是从“分解角度”讲解的PPO训练步骤，而在实际工程应用中，PPO训练是一个“采样-更新-再采样-再更新”的循环迭代过程，直到模型收敛（即生成的文本稳定符合人类偏好，损失不再明显下降）。具体的循环流程如下，小白可直接参考实操闭环：
. 参数同步：当完成多轮模型更新后，首先将训练后的新策略模型参数θ_new，覆盖旧策略模型的参数θ_old，完成策略的迭代升级——相当于“考生更新了自己的答题思路，用新的思路准备下一轮模拟考”。
. 数据重采样：由于之前收集的轨迹数据，是基于旧策略模型（θ_old）生成的，经过多轮训练后，这批数据已经无法给新策略模型（θ_new）的能力提升带来帮助（相当于“旧的模拟考真题，已经无法锻炼新的答题思路”）。因此，需要将经验池中的旧轨迹数据全部丢弃，用新策略模型（θ_new）重新与环境交互，收集全新的轨迹数据，为下一轮训练做准备。
. 循环迭代：重复“数据收集-优势估计-模型更新-参数同步-数据重采样”的流程，不断优化策略模型和价值模型，直到模型收敛——2026年的实操中，这个循环通常会进行几十轮甚至上百轮，具体轮数取决于模型规模、数据质量和任务需求。
PPO-RL的优势与局限（2026年最新总结）
结合2026年大模型训练的实际应用场景，我们总结一下PPO-RL的优势与局限，帮助小白更全面地理解这个算法，避免盲目应用：
优势：核心优势是“稳定、易落地”——通过Clip（剪切）机制，有效限制了策略更新的幅度，避免了传统RL算法中常见的“策略崩坏”问题，让模型收敛过程更平稳；同时，PPO算法的兼容性强，适配目前主流的大模型（如LLaMA、ChatGLM、Qwen等），是2026年LLM-RL训练中最成熟、最常用的算法，小白入门后容易上手实操。
局限：最明显的局限是“显存和计算压力大”——需要同时维护4个模型（策略、Critic、参考、奖励）在显存中，且除了参考模型和奖励模型外，其余两个模型都需要参与前向和反向传播，对硬件资源的要求较高；此外，PPO属于On-Policy（在线策略）算法，虽然引入了重要性采样，试图兼顾Off-Policy的优势，但核心机制依然限制了历史数据的长期复用，导致训练数据的利用率存在瓶颈，训练效率相对DPO等新型算法偏低（后续会更新DPO详解，对比两者的差异）。
最后，给小白一个建议：2026年学习LLM强化学习，PPO是入门的首选——先掌握其核心框架、训练流程和4个模型的分工，理解GAE优势估计和Clip剪切机制的核心逻辑，再逐步学习DPO、GRPO等新型算法，对比它们的差异和适用场景，就能快速建立完整的LLM-RL知识体系。本文建议收藏，后续会持续更新相关知识点，助力小白和程序员快速入门大模型训练！
那么，如何系统的去学习大模型LLM？
作为一名从业五年的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。
所以我综合了大模型的所有知识点，给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战项目相结合的教学方式，历时3个月，终于完成了这样的课程，让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。
由于篇幅有限，⚡️ 朋友们如果有需要全套 《2025全新制作的大模型全套资料》，扫码获取~
为什么要学习大模型？
我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。
👉大模型学习指南+路线汇总👈
我们这套大模型资料呢，会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。
👉①.基础篇👈
基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程，带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念，用最易懂的方式带你入门大模型。
👉②.进阶篇👈
接下来是进阶篇，你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署，学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合，学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。
👉③.实战篇👈
实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目（已脱敏），比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等，从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。
👉④.福利篇👈
最后呢，会给大家一个小福利，课程视频中的所有素材，有搭建AI开发环境资料包，还有学习计划表，几十上百G素材、电子书和课件等等，只要你能想到的素材，我这里几乎都有。我已经全部上传到CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
相信我，这套大模型系统教程将会是全网最齐全 最易懂的小白专用课！！
