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写给LLM新手的建议,让你少走2年弯路!

大模型的爆火,在全球范围内引发了一场A1“狂也在业界点燃了一场百模大战。结合蕞近飙”,两年我在大模型领域的一些经验,分享一下在校学生/新人如何转到大模型阵营

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1、大模型有哪些从业方向?

首先你可以在求职网站搜索一下“大模型关键词,看一下招聘JD,基本可以了解现在业内对大模型工程师的需求方向和能力要求,总结一下,大致可以分为4类:
1.做数据的(大模型数据工程师,爬虫/清洗/ETL/Data Engine
Pipeline)
2.做平台的(大模型平台工程师,分布式训练大模型集裙/工程基建)3.做应用的(大模型算法工程师,搜/广/推/对话机器人/AIGC)4.做部署的(大模型部署工程师,推理加速/跨平台/端zhi能/嵌入式)

从目前的业内情况来说,预训练大家基本不做了,因为太耗钱,且一直有更好的开源基座在推出,其它家只需要在基座上微调即可,没必要每家公司都做基座。

数据是每个算法工程师的基本能力,不管做什么算法方向都需要有数据的sense,这个就不多说了

评估方向,如果感兴趣,建议去智谱做,智谱出了很多benchmark,且智谱不算是商业公司,更多是学校和研究院的风格,不太卷,毕竟背靠清华

目前业界招人的大头,基座方向聚焦在后训练的人才,以SFT和DPO对齐为主,应用方向聚焦在Agent

2、大模型的入门学习路线应该是怎样的?

不同人的基础/背景/学习经历是不同的,针对
1.目前工作0-2年,想转行大模型的职场人
2.还在读书的学生,主动/被动转到大模型方向3.对大模型有兴趣,但仅仅想了解它的历史和发展,暂时还无转行想法,考虑考虑再决定
4.纯粹好奇世界上目前最火爆的技术

学习路线如下:

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,文心大型等成熟大模型构建大模型行业应用。

3、最后总结一下,给准备入场大模型的新人几点小的建议:

1.不要只关心微调,SFT,RLHF,作为系统性学习是OK的,切忌花太多精力。
2.想做应用的,建议集中到某个垂直领域比如对话机器人,问答系统,金融/医疗/教育方向,找一个具体的场景,把它做好,做深。3.多关心数据,数据管道,高质量训练/测试集的构建经验,对数据的感觉,是最直接,也是最适合用到未来工作当中的。4.大模型不只有算法,也可以有工程。大公司拼的都是基建,平台是对业务的支撑,牛逼的基础设施是大模型产品成功不可或缺的因素。

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

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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。

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👉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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1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集

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