30+程序员顶着被裁员的压力，为什么选择从零开始：转行大模型？

在当今这个科技进步迅速的时代，程序员作为引领技术革新的关键角色，正处于一个既充满机会又面临挑战的关键时刻。随着人工智能、大数据处理、云服务等领域的迅猛发展，大型模型（例如GPT系列、BERT等）已经成为行业内的热议焦点。这些模型不仅在自然语言处理方面实现了显著的进步，而且开始影响图像识别、个性化推荐等多个领域，对人们的生活习惯和工作方式产生了深远的影响。因此，对于程序员来说，转向大模型研究和发展方向是否明智，成为了一个值得深思的问题。
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以下是我自己的一些思考，以及为什么选择转行到大模型：

首先，大模型的发展势头可谓是一发不可收拾！随着AI技术的发展，大模型在各行各业都有着广泛的应用，无论是金融、医疗、还是电商，大模型都有着不可替代的作用。转行大模型，不仅可以摆脱被裁员的压力，还能迎接更广阔的职业发展空间。

其次，学习大模型也并不是一件难事。现在有很多优秀的在线课程和教育平台，比如和，它们都提供了系统全面的大模型学习课程，而且还有很多实战项目，可以帮助你更快地掌握大模型的技能。

最后，作为一个正在学习大模型的小白，我深刻地感受到了这个领域的魅力。它不仅让我重新找到了对工作的热情，还让我看到了更广阔的职业发展前景。我相信，通过努力学习和实践，我一定能在大模型领域有所建树！

其实对于我们程序员，本来就有35岁危机，加上行业不景气，大厂都在裁员，那么我们程序员面对这困境怎么办呢，还有那些即将走上程序员岗位的年轻人怎么办呢，小编结合一下自己的经历，我是如何转到大模型这个岗位的，希望能帮助到正在考虑或已经决定转行的朋友们：

1. 打好基础

学习相关理论：大模型建立在深厚的机器学习、深度学习理论之上，因此，掌握这些基础知识至关重要。可以从线性代数、概率论与数理统计、算法设计等数学基础开始学习，然后逐步深入到监督学习、无监督学习、强化学习等高级概念。
实践项目：理论知识需要通过实践来巩固。可以选择一些公开的数据集，尝试使用TensorFlow、PyTorch等框架实现简单的模型，如情感分析、文本分类等任务。

2. 深入了解大模型

关注前沿技术：大模型领域发展迅速，新的模型和技术层出不穷。可以通过阅读论文、参加线上课程、订阅专业博客等方式，保持对最新动态的关注。
理解模型机制：深入了解大模型的工作原理，包括但不限于Transformer架构、预训练与微调策略、模型压缩技术等。

3. 加强软技能

团队合作：大模型项目的开发往往需要跨学科团队的合作，良好的沟通能力和团队协作能力是非常重要的。
持续学习：技术领域变化快，保持好奇心和持续学习的态度对于个人成长极为重要。

4. 积极寻找机会

实习与兼职：如果条件允许，可以尝试找寻相关领域的实习或兼职机会，这有助于积累实际工作经验。
参与开源项目：贡献代码、文档翻译或是参与讨论，都是提高自身能力的好方法，同时也能扩大自己的社交圈。

5. 准备面试

技术面试准备：除了基本的编程技能外，还应重点准备与大模型相关的技术问题，如模型选择、评估指标、优化技巧等。
项目展示：准备好能够展示自己技能和个人特点的项目案例，这对于面试官了解候选人的真实水平非常有帮助。

总之，转行到大模型领域是一条既充满挑战也充满机遇的道路。保持积极的学习态度，勇于探索未知，相信每位转行者都能在这条道路上找到属于自己的位置。

在大模型时代，我们如何有效的去学习大模型？

现如今大模型岗位需求越来越大，但是相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。

掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：

• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；

• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；

• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；

• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。

可能大家都想学习AI大模型技术，也_想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路，少碰壁，这里我直接把都打包整理好，希望能够真正帮助到大家_。

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一、AGI大模型系统学习路线

很多人学习大模型的时候没有方向，东学一点西学一点，像只无头苍蝇乱撞，下面是我整理好的一套完整的学习路线，希望能够帮助到你们学习AI大模型。

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。