AI大模型时代:程序员如何面对“焦虑”并抓住“风口”

news2024/11/15 13:29:43

前言

最近,我和不少程序员朋友聊起了全网都在热议的大模型,如ChatGPT、GPT-4、文心一言等。大家的反应出乎我意料,普遍感到焦虑和迷茫。
在这里插入图片描述

这些大模型的出现,确实令人兴奋,仿佛一夜之间,AI就能做很多事情,让人想赶紧上手试试。但紧接着,焦虑就来了:技术更新太快,担心自己跟不上;害怕被AI取代,饭碗不保;看到别人都在转型,自己也在犹豫要不要跟风。

其实,这种“AI焦虑”是很正常的。毕竟,这次的技术大爆炸来得太快,让人措手不及。但焦虑归焦虑,我们不能坐以待毙。要克服这种焦虑,就得主动去了解AI、学习AI。

要知道,每次技术变革虽然会带来挑战,但也蕴藏着巨大的机会。大模型时代,对于程序员来说,就是一次绝佳的“风口”。

我认识一个后端开发的朋友,他几年前转行做程序员,抓住了互联网最黄金的时期,赚了不少钱。但最近,他发现互联网行业的红利期已过,升职加薪变得困难。然而,大模型的出现又让他看到了新的机会。他告诉我:“千载难逢,我又要转型了!”

现在,市场上对大模型人才的需求正在爆发。不少大厂都在疯狂抢人,尤其是高级技术岗位,年薪近百万也不稀奇。
在这里插入图片描述

那么,作为程序员,我们该如何抓住这个“风口”呢?

我认为要从两个方面入手:一是改变认知,二是提升技能。

首先,我们要认识到大模型是未来的趋势,各行各业都会用到它。因此,我们要积极去了解它、学习它。其次,我们要提升自己的技能,不仅要知道大模型是什么,还要具备相关的工程能力。

不过,市面上的大模型知识和课程五花八门,让人眼花缭乱。我的建议是,选择最权威、最实战的课程来学习。这样,我们才能站在巨人的肩膀上,看得更远、走得更快。

最近,我发现百度Create开发者大会上推出了两门大模型精品课,一门讲大模型训练,一门讲AI原生应用开发。这两门课都很有针对性,能帮助我们系统地学习大模型技术。

总之,大模型时代已经来临,作为程序员,我们不能坐视不管。只有主动去了解、学习、提升自己,才能在这个时代中立足。希望大家都能抓住这次“风口”,实现自己的职业蜕变!

在这里插入图片描述

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。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传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

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1814083.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

专家解读 | NIST网络安全框架(3):层级配置

NIST CSF在核心部分提供了六个类别的关键功能和子功能,并围绕CSF的使用提供了层级(Tier)和配置(Profile)两种工具,使不同组织和用户更方便有效地使用CSF,本文将深入探讨CSF层级和配置的主要内容…

【deepin 产品面对面】玲珑入门教程:从源代码开始构建玲珑格式应用

内容来源:deepin(深度)社区 请首先阅读玲珑官方文档 ll-builder 简介 | 玲珑,本文以构建 desktop-entry-editor 为例,该项目依赖较为简单,仅需玲珑官方文档中默认提供的基础运行环境即可成功构建运行。 第一…

web基础htTP协议

web基础 域名概述: 域名空间结构 网页的概念 HTML概述 DNS解析的三种方式 /etc/hosts 在Linux系统中,/etc/hosts 文件负责快速解析,它包含了IP地址与主机名的映射关系。在没有DNS服务器的情况下,可以使用本地/etc/hosts 文件完成…

用户管理与服务器远程管理

用户管理 服务器系统版本介绍 windows服务器系统:win2000 win2003 win2008 win2012 linux服务器系统:Redhat Centos 用户管理 用户概述 (1)每一个用户登录系统后,拥有不同的操作权限。 (2)…

【实例分享】访问后端服务超时,银河麒麟服务器操作系统分析及处理建议

1.服务器环境以及配置 【机型】 处理器: Intel 32核 内存: 128G 整机类型/架构: x86_64虚拟机 【内核版本】 4.19.90-25.22.v2101.kylin.x86_64 【OS镜像版本】 kylin server V10 SP2 【第三方软件】 开阳k8s 2.问题现象描述 …

三十二、 数据跨境传输场景下的 PIA 与数据出境风险自评估是一回事吗?

PIA 与数据出境风险自评估并不相同。PIA 是《个人信息保护法》第五十五条明确提出要求企业在向境外提供个人信息前应当开展的自评估工作,而数据出境风险自评估则是《评估办法》第五条提出的要求符合数据出境安全评估申报情形的企业在申报前应当开展的自评估工作。 换…

使用 SPICE 模型模拟 MOSFET 电流-电压特性

绘制漏极电流与漏极电压的关系图 我们首先绘制漏极电流 ( I D ) 与漏源电压 ( V DS ) 的基本图。为此,我们将栅极电压设置为远高于阈值电压的固定值,然后执行直流扫描模拟,其中V DD的值逐渐增加。图 1 显示了我们将使用的原理图。 LTspice N…

❎35岁程序员,转行了么?

新职业 在Boss直聘、智联等招聘网站中,您是否遇见过这样的职位邀请?它的名字叫做LORA模型训练师。 从图上我们可以看出其需要的技能大致是下面的样子: Stable Diffusion: 机器学习、神经网络、模型训练的知识;Lora: 训练Lora模型…

css系列:音频播放效果-波纹律动

介绍 语音播放的律动效果,通俗来说就是一个带动画的特殊样式的进度条,播放的部分带有上下律动的动画,未播放的部分是普通的灰色竖状条。 实现中夹带了less变量、继承和循环遍历,可以顺带学习一下。 结果展示 大致效果如图所示…

在调用接口上map与forEach的区别

在场景:一个表格数据需要上传,每行表格需要上传图片->这就需要在提交时对数据也就是数组进行处理(先将每个元素图片上传拿到图片id 这种情况我刚开始就用的map处理,然后问题来了,提交的接口调用了,但是…

linux搭建harbor镜像仓库

安装docker-compose:安装docker-compose_安装 docker-compose-CSDN博客 安装harbor,我安装的是v2.4.3 #下载安装包 wget https://github.com/goharbor/harbor/releases/download/v2.4.3/harbor-offline-installer-v2.4.3.tgz#解压 tar -zxvf harbor-off…

【Python】selenium的异常类selenium.common.exceptions的汇总

我们在使用selenium爬虫的过程中,可能会遇到各种报错,例如: 这些报错是selenium.common.exceptions 是 Selenium WebDriver 库中的一个模块,它包含了 WebDriver 操作中可能遇到的各种异常类。这些异常类帮助开发者在自动化测试过…

Nodejs 第七十七章(MQ高级)

MQ介绍和基本使用在75章介绍过了,不再重复 MQ高级用法-延时消息 什么是延时消息? Producer 将消息发送到 MQ 服务端,但并不期望这条消息立马投递,而是延迟一定时间后才投递到 Consumer 进行消费,该消息即延时消息 插件安装 R…

el-tree回显复选框时半选中和全选中的树

项目需求如下:当我点击“编辑”后,需要在tree树上全勾中和半勾中选项,由于后端接口返回的tree树是含了父级节点id的数组集合,所以我们回显时需要处理好这个全勾中和半勾中的问题。 主要思路如下,我们通过setData方法获…

服务器数据恢复—热备盘未完全启用导致raid5阵列崩溃的数据恢复案例

服务器存储故障: 一台EMC某型号存储由于存储中raid5阵列出现故障导致服务器崩溃,由于数据涉密,需要工程师到现场恢复数据。 服务器数据恢复工程师到现场后对数据进行检测,经过检测发现服务器崩溃是由于raid中某些硬盘掉线所导致。…

【深度学习】数竹签演示软件系统

往期文章列表: 【YOLO深度学习系列】图像分类、物体检测、实例分割、物体追踪、姿态估计、定向边框检测演示系统【含源码】 【深度学习】物体检测/实例分割/物体追踪/姿态估计/定向边框/图像分类检测演示系统【含源码】 【深度学习】YOLOV8数据标注及模型训练方法整…

meilisearch的Managing API keys,自己趟过的坑

Elasticsearch 做为老牌搜索引擎,功能基本满足,但复杂,重量级,适合大数据量。 MeiliSearch 设计目标针对数据在 500GB 左右的搜索需求,极快,单文件,超轻量。 所以,对于中小型项目来说…

电商比价系统的搭建需要哪些方面着手准备?

搭建一个淘宝/京东比价系统所需的时间取决于多个因素,包括但不限于系统的复杂度、开发团队的规模与经验、数据源获取的难易程度、技术选型等。以下是一个大致的时间估计和考虑因素: 需求分析与设计: 确定系统的主要功能,如商品搜…

Python基于 GPU 的机器学习算法库之cuml使用详解

概要 在大数据和机器学习的时代,高效的数据处理和模型训练变得尤为重要。传统的 CPU 计算方式在处理大规模数据时往往显得力不从心,而 GPU 的并行计算能力为此提供了一种解决方案。cuml 是 RAPIDS AI 项目的一部分,它提供了一组基于 GPU 的机器学习算法,能够极大地提升数据…

【数据结构与算法】哈夫曼树与哈夫曼编码

文章目录 哈夫曼树(最优二叉树)定义举个🌰(WPL的计算) 哈夫曼树的构造(最优二叉树的构造)举个🌰 哈夫曼编码定义构造 哈夫曼树(最优二叉树) 在介绍哈夫曼树之…