大模型时代，企业对人才的需求变了，AIGC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。

大模型是指模型具有庞大的参数规模和复杂程度的机器学习模型。在深度学习领域，大模型通常是指具有数百万到数十亿参数的神经网络模型。

这些模型通常在各种领域，例如自然语言处理、图像识别和语音识别等方面，表现出高度准确和广泛的泛化能力。大模型按照功能可分为NLP大模型、CV大模型、科学计算大模型和多模态大模型。

如今，大模型支持的模态数量更加多样，从支持文本、图片等单一模态下的单一任务，逐渐发展成支持多种模态下的多种任务：

• NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）大模型：LLM为NLP大模型的一种，主要用于处理自然语言文本数据，具备强大的语言理解和生成能力，帮助人类完成问答、创作、文本等工作，例如Open AI的GPT系列模型。

• CV（Computer Vision，计算机视觉）大模型：主要用于处理图像和视频数据，具备强大的图像识别和视频分析能力，如人脸识别、物体检测等，具体可以在智能驾驶、安防等领域进行利用，例如腾讯的PCAM大模型。

• 科学计算大模型：主要用于解决科学领域的计算问题，如生物信息学、材料科学、气候模拟等，需要处理大规模数值数据，例如华为的盘古气象模型。

• 多模态大模型：可以同时处理多种类型的模态数据，如文本、图像、语音等，实现跨模态搜索、跨模态生成等任务，已有的渗透应用具体包括搜索引擎、办公工具、金融电商等，例如谷歌的Vision Transformer模型。

大模型学习路线图，整体分为7个大的阶段：

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。

不同基础人群，有不同模型适配方案，匹配相关岗位，清晰明了。根据不同基础主要分了三类人群，分别是：

① 0基础人群

②Java、前端、大数据、C++、PHP等人员

③数据科学家、人工智能研究人员、AI开发人员等

如果想发表AI相关期刊或毕业论文（毕设）的人员，通过课程可以掌握大模型核心技术，完成期刊或毕业论文（毕设）的写作。

AI产品经理：

AI运营：

如果有Java、前端、大数据、PHP开发经验，为什么转行要来学大模型？

AI大模型大势所趋，热度极高，每个行业都在布局大模型，未来软件都要被AI大模型重构，Java、大数据学科学习大模型，通过这套课可以学习大模型内部机制，学习如何通过大模型做微调，学完你未来大模型Java开发就能领先一步，掌握大模型基础就可以转型大模型人才领域，从而获得高薪。

如果不想转行，学习这份资源也可以有技术进阶，因为未来应用开发也得学，大模型是未来软件工程师必备技能。

Java同学入行大模型需要本科以上，现在学习竞争力小，率先抢占大模型热点，进入AI的热门赛道，学完这份资源不但不会失业，想延续自己IT道路，想转行，未来还能找到更高薪资的岗位。课程里面有如何进行大模型的应用，即使你不理解原理，直接实操也能用得着。

已经学了人工智能了为什么转行要来学大模型？（如人工智能研究人员、AI开发人员、对AIGC感兴趣人员等）

ChatGPT诞生后，目前国内大模型逐渐崛起，大模型一定也必将是未来的一个发展趋势，未来软件都要被AI大模型所重写，所以对于已经有了人工智能基础的学生来说，可以用更短时间（8周）学习所有大模型，了解大模型背后原理，掌握大模型微调机制和原理，将国内外70%的大模型（开源的，非开源的）全都一网打尽。

AI的技术不断在迭代更新和发展，目前做AI的，80%的人仍然致力于AI传统的应用方式，比如之前的NLP的第三范式：预训练+微调，但是NLP目前已经发展到：预训练+Prompt+微调工程，虽然旧的方式依然能解决企业问题，但仍旧存在效率低、准确率低等问题。

目前在做AI业务的，都需要了解或者使用新的大模型应用技术，因为随着企业产品的更新迭代，技术也需要更新。

• 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。

如何学习AI大模型？

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的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。

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。

最后，感谢每一个认真阅读我文章的人，礼尚往来总是要有的，下面资料虽然不是什么很值钱的东西，如果你用得到的话可以直接拿走：