一文告诉你程序员该掌握和应用大模型

• 训练大模型：

• 场景：自训练大模型

• 人才需求：算法工程师

• 门槛：极高

• 机会：较高

• 特点：这个方向需要深厚的算法和机器学习知识，适合那些对研究和开发新模型感兴趣的人。

• 微调大模型：

• 场景：垂直大模型

• 人才需求：算法工程师

• 门槛：高

• 机会：高

• 特点：专注于特定领域的大模型优化，适合有一定领域知识且希望在细分市场深耕的工程师。

• AI Agent：

• 场景：工作流

• 人才需求：懂业务和大模型的研发工程师

• 门槛：较高

• 机会：一般

• 特点：需要结合业务需求和技术，适合那些希望在企业中通过AI技术改善业务流程的工程师。

• 私有知识库：

• 场景：小成本垂直场景（智能客服、智能助手等）

• 人才需求：研发工程师

• 门槛：一般

• 机会：一般

• 特点：此方向适合希望在小成本场景中应用AI技术的工程师，工作内容可能涉及知识图谱、自然语言处理等领域。

• 基于大模型的应用：

• 场景：大模型专业场景

• 人才需求：研发工程师

• 门槛：一般

• 机会：高

• 特点：适合有大模型知识背景的工程师，工作内容可能涉及深度学习、模型部署等。

• Prompt：

• 场景：通用场景（如撰写文案、咨询法律等）

• 人才需求：懂业务即可

• 门槛：低

• 机会：较高

• 特点：适合对特定业务领域有深入理解的人士，不需要深厚的技术背景，但需要良好的业务理解能力。

如何学习AI大模型？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高

针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取↓↓↓

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学习路线

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

学会后的收获：

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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