前言

在当今时代，AI大模型的发展如火如荼，其在各行各业的应用日益广泛。那么，作为普通人，我们是否应该转行投身于大模型领域呢？本文将从以下几个方面阐述，为什么普通人应该转行大模型，以及大模型的未来前景如何。

一、普通人转行大模型的必然性

技术普及化： 随着互联网的普及和在线教育的发展，学习资源越来越丰富，普通人获取专业知识的门槛逐渐降低。这使得普通人具备了一定的基础，可以尝试转行大模型领域。
人才需求旺盛： 大模型技术的发展带来了大量的人才需求。据相关数据显示，我国人工智能领域的人才缺口高达数百万。普通人转行大模型，有望在这一领域找到广阔的发展空间。
个人成长价值： 大模型领域涉及多个学科，如计算机科学、数学、统计学等。转行大模型，可以让普通人不断提升自己的综合素质，实现个人价值的最大化。
职业发展前景： 大模型技术正处于快速发展阶段，未来将在更多领域得到应用。普通人转行大模型，有望抓住行业发展机遇，实现职业发展的跃升。

二、大模型的未来前景

技术创新： 随着计算能力的提升和算法的优化，大模型在处理自然语言、图像识别等任务上的能力将越来越强。这将进一步推动大模型技术在各领域的应用。
应用广泛： 大模型已在内容创作、机器翻译、情感分析等多个领域展现出强大的应用潜力。未来，大模型将在更多行业发挥重要作用，助力企业实现智能化转型。
市场需求： 随着数字化转型的推进，企业和组织对大模型技术的需求日益增长。这将为大模型领域带来巨大的市场空间，为从业者提供更多机会。
政策支持： 我国政府高度重视人工智能产业发展，出台了一系列政策措施，为大模型技术的发展提供了有力保障。

综上所述，普通人转行大模型具有必然性，且大模型的未来前景光明。面对这一机遇，我们应勇敢地迈出转行的步伐，投身于大模型领域，为实现个人价值和社会发展贡献力量。在这个过程中，只要我们保持学习热情，不断提升自己的能力，就一定能在大模型领域取得优异成绩。

三、发展背景

AI发展的几个阶段，统计、算法策略、机器学习、深度学习和大语言模型

在2013～2014年的时候，岗位极度稀缺，大厂也是非常需要。所以背景显得没那么重要了。

到了2015年～2020年，机器学习相关的培训课程和学校教学，培养了大量的科班选手，所以在未来几年内耗非常严重！

同时在2018～2020年，深度学习相关课程和学校培训，也导致大量的科班选手诞生，后续也出现了同样的内耗问题。

在2022年11月30号，OpenAI 发布 基于GPT-3.5系列的产品ChatGPT开始，这个开始向着后端的项目工程角度优化，有点类似 2013年开始火爆的Hadoop时刻一样，让越来越多不懂算法的开发工程师的进入，这个时候进入AI的工程时代。

现在诞生了AI写作、文生图、文生视频等等一系列的产品诞生，为后续的创新产品提供的良好的基础环境。

四、适合人群

由于算法门槛的不断降低，这个时候对于很多年轻人来说是一个很好的机会！

主要是伴随着小公司的崛起，可以用低成本的算法代价，博取未来产品的突破，可能在这一块行业的薪资比其他行业要高一截，你懂我的意思！

我们也在网上看到一些互联网算法博主下海创业，几个人的小团队也能融资到钱，可想而知，绝对是一个很好的机会！

目前大模型还处于一个混沌阶段，框架很多，但是并没有一个非常好的产品，目前我正在用的是langchain，不过他目前还只是基于文本的，并没有涉及到图片和视频（当然有更好的，可以推荐给我）。

文档地址(看1.0吧，这个版本整理的实战案例多)：https://python.langchain.com/v0.1/docs/get_started/introduction/

所以对于后端工程师而言，在不稳定的阶段，还是对算法是有一定的要求的，等后期稳定以后，就是大好的机会，现在可以进去了解！未来能上市的公司中，肯定有不少的AI公司。

五、收尾总结

未来参与的人还是会越来越多，培训也会越来越多，现在是混沌的机会时期，可以进来插一竹杠，进入AI大模型时代的一个机会，当然未来它也会成为一个企业的基础工具。

对于普通人那高薪而言，的确是一个机会，可能是传统岗位的基础上 + 5K，甚至更高回报。

但。。但，算法最头疼的是幕后，如果未来做自由的自媒体人，前后端都必须得了解的！

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