为什么要学习AI大模型?

news2024/11/13 5:11:03

AI大模型正在以惊人的速度改变着各行各业。正如移动互联网时代造就了无数成功的开发者,今天的大模型技术也为我们带来了前所未有的机遇。学习和掌握这项技术,不仅能让你站在行业前沿,还能为你的职业生涯带来巨大的回报。

01

企业为什么需要AI大模型

企业对于AI大模型的需求正以前所未有的速度增长,而这背后的原因不仅仅是为了追赶潮流,更是因为AI大模型能为企业带来切实的商业价值。

降本增效:通过AI大模型,企业可以大幅提升员工的综合能力和产值,减少人工重复劳动,从而有效降低运营成本。

产品创新:AI大模型为企业提供了重新设计和改良产品的机会,提升用户体验,使产品更具竞争力。

高性价比:行业大模型能够在相对较小的参数量下,通过低成本的再训练或精调,获得卓越的性能效果。这意味着企业可以以更少的投入,获得更高的回报。

数据安全可控:通过私有化部署,企业能够确保数据安全,减少数据泄露的风险,从而增强客户信任。

AI大模型正在成为企业提升竞争力、推动创新的重要工具,而能够掌握这项技术的人才,自然也会成为企业的核心资源。

02

学习AI大模型能给我什么

掌握AI大模型不仅对企业至关重要,对于个人的职业发展来说,更是一次不可多得的机会。

薪资溢价:大模型技术是一项稀缺技能,能够让你在薪资谈判中获得更高的薪资和职位晋升机会。

效率翻倍:AI大模型能够显著提升你的工作效率,让你在更短的时间内完成更多任务,减少加班,优化生活质量。

实现创业或兼职:通过掌握AI大模型,你可以成为一个“超级个体”,具备独立承包项目或创业的能力,从而拓宽职业发展的道路。

提升组织地位:成为公司内部的AI大模型专家,你将巩固自己的核心生态位,提升在公司中的影响力和话语权。

增强竞争力:持续学习AI大模型能够不断提升你的技能,降低降薪或裁员风险,确保在职场中稳步前行。

03

前景广阔:职业发展的新蓝海

正如当年App开发者抓住了移动互联网的浪潮一样,今天学习AI大模型也能让你站在技术变革的前沿。随着AI大模型在各行各业的广泛应用,市场对这一领域的专业人才需求只会越来越大。无论你是想进入科技巨头,还是在初创公司大展拳脚,学习AI大模型都将为你铺平职业发展的道路。

那么,我们该如何学习大模型?

作为一名热心肠的互联网老兵,我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

一、大模型全套的学习路线

学习大型人工智能模型,如GPT-3、BERT或任何其他先进的神经网络模型,需要系统的方法和持续的努力。既然要系统的学习大模型,那么学习路线是必不可少的,下面的这份路线能帮助你快速梳理知识,形成自己的体系。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L2级别:AI大模型API应用开发工程

L3级别:大模型应用架构进阶实践

L4级别:大模型微调与私有化部署

一般掌握到第四个级别,市场上大多数岗位都是可以胜任,但要还不是天花板,天花板级别要求更加严格,对于算法和实战是非常苛刻的。建议普通人掌握到L4级别即可。

以上的AI大模型学习路线,不知道为什么发出来就有点糊,高清版可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费

请添加图片描述

二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集,涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

img

三、大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT、XLNet等,以其强大的语言理解和生成能力,正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

img

四、AI大模型商业化落地方案

img

作为普通人,入局大模型时代需要持续学习和实践,不断提高自己的技能和认知水平,同时也需要有责任感和伦理意识,为人工智能的健康发展贡献力量。

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/2036638.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

Linux shell编程学习笔记70: curl 命令行网络数据传输工具 选项数量雷人(下)

0 前言 curl是一款综合性网络传输工具&#xff0c;既可以上传也可以下载&#xff0c;支持HTTP、HTTPS、FTP等30余种常见协‍议。 Linux和Windows都提供了curl命令。 D:\>curl --help Usage: curl [options...] <url>-d, --data <data> HTTP POST da…

sql实战

这里写自定义目录标题 sql实战cmseasy daiqile全局污染 RCE限制16字符传入参数限制传入字符7个限制35字符&#xff0c;并过滤所有英文数字 sql实战 cmseasy 1、/lib/admin/admin.php和/lib/admin/tool/front_class.php源代码中发现&#xff0c;可以伪造IP并且传入ishtml1&…

Leetcode JAVA刷刷站(26)删除有序数组中的重复项

一、题目概述 二、思路方向 为了原地删除重复出现的元素&#xff0c;并保持元素的相对顺序一致&#xff0c;我们可以使用双指针的方法来解决这个问题。这种方法通常被称为“快慢指针”法。在这个问题中&#xff0c;快指针&#xff08;fast&#xff09;用于遍历数组&#xff0…

计算机的错误计算(六十一)

摘要 解释计算机的错误计算&#xff08;六十&#xff09;中的错误计算原因。 计算机的错误计算&#xff08;六十&#xff09;中的计算可以归纳为 因此&#xff0c;我们只需要分析该算式。 例1. 已知 分析如何计算 首先&#xff0c;一个数乘以一个2&#xff0c;一般不会…

[Megagon Labs] Annotating Columns with Pre-trained Language Models

Annotating Columns with Pre-trained Language Models 任务定义 输入&#xff1a;一张数据表&#xff0c;但没有表头&#xff0c;只有表中的数据。 输出&#xff1a;每一列数据的数据类型&#xff0c;以及两列数据之间的关系。 数据类型和数据关系都是由训练数据决定的固定…

docker部署Prometheus、Grafana

docker部署Prometheus 1、 拉取prometheus镜像 docler pull prom/prometheus 遇到问题&#xff1a;注意下科学上网。 2、将prometheus配置文件放在外面管理 prometheus.yml global:scrape_interval: 15sevaluation_interval: 15salerting:alertmanagers:- static_configs:-…

聚合平台项目之数据抓取

首先先记录一下我自己对这个数据抓取的一些心得&#xff1a; 数据抓取也就是常说的爬虫。 在我没真正去做的时候&#xff0c;我还想爬虫好高大上。 现在学完之后也就怯魅了 其实本质就是在自己的代码中模拟浏览器给后端发请求&#xff0c;后端收到响应之后&#xff0c;返回…

Redis知识进阶-私人定制组

Redis 目录 RedisRedis 简介关键特征Redis不同操作系统安装在Linux上的安装&#xff1a;在macOS上的安装&#xff1a;在Windows上的安装&#xff1a; Redis 数据结构及特点常用5种及示例&#xff1a;其他结构 主要功能总结 Redis 简介 Redis是一个开源的高性能键值对数据库&am…

酶促4+2和2+2环加成反应(有机合成与生物合成)-文献精读38

酶促42和22环加成反应&#xff1a;区域与立体选择性的理解与应用 01 有机合成 类似有机化学&#xff1a;狄尔斯–阿尔德反应 狄尔斯–阿尔德反应是[42]环加成反应中最具代表的&#xff0c;由共轭双烯与亲双烯体构建环己烯骨架的经典反应。反应有良好的立体、位置选择性。 该…

3.类和对象(中)

1. 类的默认成员函数 默认成员函数就是用户没有显式实现&#xff0c;编译器会自动生成的成员函数称为默认成员函数&#xff08;就是我们不写&#xff0c;编译器会默认生成一份&#xff09;。一个类&#xff0c;我们不写的情况下编译器会默认生成以下6个默认成员函数&#xff0…

江协科技STM32学习笔记(第09章 I2C通信)

第09章 I2C通信 9.1 I2C通信协议 9.1.1 I2C通信 串口通信没有时钟线的异步全双工的协议。 案例&#xff1a;通信协议设计&#xff1a; 某个公司开发了一款芯片&#xff0c;可以干很多事情,比如AD转换、温湿度测量、姿态测量等等。这个芯片里的众多外设也是通过读写寄存器来…

InCDE论文翻译

InCDE论文翻译 Towards Continual Knowledge Graph Embedding via Incremental Distillation 通过增量蒸馏实现持续知识图嵌入 Abstract 传统的知识图嵌入(KGE)方法通常需要在新知识出现时保留整个知识图(KG)&#xff0c;这会带来巨大的训练成本。为了解决这个问题&#xf…

掌握网络数据的钥匙:Python Requests-HTML库深度解析

文章目录 掌握网络数据的钥匙&#xff1a;Python Requests-HTML库深度解析背景&#xff1a;为何选择Requests-HTML&#xff1f;什么是Requests-HTML&#xff1f;如何安装Requests-HTML&#xff1f;5个简单库函数的使用方法3个场景下库的使用示例常见Bug及解决方案总结 掌握网络…

[C++][opencv]基于opencv实现photoshop算法可选颜色调整

【测试环境】 vs2019 opencv4.8.0 【效果演示】 【核心实现代码】 SelectiveColor.hpp #ifndef OPENCV2_PS_SELECTIVECOLOR_HPP_ #define OPENCV2_PS_SELECTIVECOLOR_HPP_#include "opencv2/core.hpp" #include "opencv2/imgproc.hpp" #include "…

笔记:在WPF中OverridesDefaultStyle属性如何使用

一、目的&#xff1a;介绍下在WPF中OverridesDefaultStyle属性如何使用 OverridesDefaultStyle 属性在 WPF 中用于控制控件是否使用默认的主题样式。将其设置为 True 时&#xff0c;控件将不会应用默认的主题样式&#xff0c;而是完全依赖于你在 Style 中定义的样式。以下是如何…

代码随想录算法训练营day39||动态规划07:多重背包+打家劫舍

多重背包理论 描述&#xff1a; 有N种物品和一个容量为V 的背包。 第i种物品最多有Mi件可用&#xff0c;每件耗费的空间是Ci &#xff0c;价值是Wi 。 求解将哪些物品装入背包可使这些物品的耗费的空间 总和不超过背包容量&#xff0c;且价值总和最大。 本质&#xff1a; …

图论------迪杰斯特拉(Dijkstra)算法求单源最短路径。

编程要求 在图的应用中&#xff0c;有一个很重要的需求&#xff1a;我们需要知道从某一个点开始&#xff0c;到其他所有点的最短路径。这其中&#xff0c;Dijkstra 算法是典型的最短路径算法。 本关的编程任务是补全右侧代码片段中 Begin 至 End 中间的代码&#xff0c;实现 …

543 二叉树的直径

解题思路&#xff1a; \qquad 如果某一个点&#xff08;非叶子节点&#xff09;在最长路径上&#xff0c;那么应该有两种情况&#xff1a; \qquad 情况一&#xff1a;该节点为非转折点&#xff0c;最长路径经过其一个子节点 父节点&#xff1b; \qquad 情况二&#xff1a;该…

Rancher 使用 Minio 备份 Longhorn 数据卷

0. 概述 Longhorn 支持备份到 NFS 或者 S3, 而 MinIO 就是符合 S3 的对象存储服务。通过 docker 部署 minio 服务&#xff0c;然后在 Longhorn UI 中配置备份服务即可。 1. MinIO 部署 1.1 创建备份目录 mkdir -p /home/longhorn-backup/minio/data mkdir -p /home/longhor…

24经济师报名照上传技巧,无需下载照片工具

24经济师报名照上传技巧&#xff0c;无需下载照片工具 #中级经济师 #经济师 #高级经济师 #经济师报名照片 #中级经济师报名照片 #经济师考试