首页 > 编程语言 >大模型时代需要怎样的“新程序员”

大模型时代需要怎样的“新程序员”

时间:2024-07-29 22:24:31浏览次数:14  
标签:RAG AI 模型 学习 程序员 全栈 怎样

你是AI大模型时代需要的“新程序员”吗?《爱丽丝梦游仙境》里红桃皇后说过一句话:你只有努力奔跑,才能一直留在原地。

不被时代抛弃的方法只有一个,就是永远的奔跑和折腾。

AI大模型时代,必然会重塑程序员这个岗位。要想做“新”程序员,这里有几点建议。

第1,了解主流的大模型,以及基于大模型的应用层开发框架

对开发人员来说,Al技术已经成为必须掌握的技能之一。程序员需要了解和会用主流大模型、了解其应用场景和局限性,以及了解基于大模型的应用层开发框架,才能更好地与Al工具进行合作,并充分发挥其潜力。

第2,技术平权

在Al的博学笼罩下,技术平权必然将成为趋势,一心一意闷头卷技术将成为一条充满风险的路。

在Al的帮助下,程序员应该从具体而繁琐的技术细节中解脱出来,更专注于业务问题本身。

要知道,模型的弱点在于不懂得理解和推断代码背后的意图,而这些恰恰应该成为你的强项。

Al队友会向你推荐出多种技术方案,而你,则充分发挥技术能力与业务理解能力的优势,为业务需求进行技术选型。

在这个过程中,你虽然不用再干很多 “脏活累活”,但同样能够倒逼你提高编程能力。

第3,全栈六边形战士

这里的全栈已经不仅仅是技术域的全栈了,而是可以向前延伸到需求和业务领域的全栈。

在AI的协助下,程序员的单兵作战能力将获得提升,有更多时间进行创新、试错、拥有产品经理甚至是老板的责任。

程序员岗位的边界将被拓宽。这就需要你拥有业务理解、业务抽象、沟通表达、架构设计、资源管理等等一系列的能力,成为全栈六边形战士。

结论就是,拥抱AI,才是出路。你,认同吗?

如何学习大模型 AI ?

“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

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。

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%免费请添加图片描述
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。

标签:RAG,AI,模型,学习,程序员,全栈,怎样
From: https://blog.csdn.net/2401_85325726/article/details/140609343

相关文章

  • 如何去系统的学习大模型?
    随着大模型的飞速发展,在短短一年半间就有了大幅度的技术迭代更新,LoRA,QLoRA,AdaLoRa,ZeroQuant,FlashAttention,DPO等技术效果已经在工业界逐渐得到验证。过去半年又涌现出更多效果更好的技术和模型,从Mamba2,Jamab****a,TTT等基座模型,到Dora,LoftQ,GaLore等最新的微调技术;KTO,IPO,SimP......
  • 【ollama】手把手教你布置本地大语言模型 以及各种常见用途#如何加载guff模型到ollama
    ollama介绍Ollama是一个开源框架,专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型(LLM)而设计。以下是其主要特点和功能概述:简化部署:Ollama目标在于简化在Docker容器中部署大型语言模型的过程,使得非专业用户也能方便地管理和运行这些复杂的模型。轻量级与可扩展:作为轻量级......
  • 深度模型中的优化 - 参数初始化策略篇
    序言在深度模型优化中,参数初始化策略是决定模型性能与训练效率的重要基石。恰当的初始化不仅能加速模型的收敛过程,还能有效缓解梯度消失与爆炸等问题,从而提升模型的泛化能力。随着深度学习技术的飞速发展,研究者们不断探索与提出各类参数初始化方法,旨在针对不同模型结构和数......
  • LONGAGENT:优化大模型处理长文本
    人工智能咨询培训老师叶梓转载标明出处有的大模型(LLMs),尽管在语言理解和复杂推理任务上取得了显著进展,但在处理这些超长文本时却常常力不从心。它们在面对超过10万令牌的文本输入时,常常会出现性能严重下降的问题,这被称为“中间丢失”现象。这一问题不仅限制了LLMs在实际应用......
  • Laravel序列化解码:深入Eloquent模型的序列化机制
    Laravel序列化解码:深入Eloquent模型的序列化机制引言Laravel作为一门优雅的PHPWeb开发框架,提供了许多便利的功能来简化开发过程。其中一个强大而易用的功能便是模型的序列化。序列化是将对象状态转换为可以存储或传输的格式的过程。在Laravel中,EloquentORM支持模型的自......
  • 动态A/B测试:在Mojo模型中实现模型比较的智能策略
    动态A/B测试:在Mojo模型中实现模型比较的智能策略引言在机器学习模型的开发和部署过程中,A/B测试是一种关键的方法,用于比较不同模型版本或不同算法的性能。Mojo模型,通常指的是H2O.ai框架中导出的模型,支持在多种环境中运行预测。实现Mojo模型的自定义A/B测试不仅可以帮助我们......
  • 一个小时内快速部署大模型
    这个教程有以下几部分构成:硬件配置概念介绍实操测试结果1.硬件配置本文使用的方法配置要求低,没有gpu也可以正常使用(就是有点慢),不管是windows还是linux,都可以无障碍使用大模型,有脚就行,废话少说,let'srock!2.概念介绍几个部署要用到的概念,工具和项目huggingface:......
  • 借助大语言模型快速升级你的 Java 应用程序
    大家都知道我爱小Q。在我“转码”的征程中,它就像上帝之手,在我本该枯燥漫长的学习进程中拉满快进条。不仅是我,最近AmazonQDeveloper还帮助Amazon一个由5人组成的团队在短短两天内将1,000多个生产应用程序从Java8升级到Java17(每个应用程序的平均时间不到10分钟)。......
  • 探索:如何利用和训练overfitting的模型
    在机器学习中,过拟合模型通常被视为一个问题,但它们在多个方面也具有实际应用价值。以下是对利用过拟合模型进行调试、教学、基准测试、竞赛、特征重要性分析、对抗性测试、模型集成、迁移学习等方法的总结。首先,调试和理解模型行为是一个重要应用领域。通过分析过拟合模型在......
  • Amazon Bedrock 模型微调实践(一):微调基础篇
    本博客内容翻译自作者于2024年7月在亚马逊云科技开发者社区发表的同名博客:“MasteringAmazonBedrockCustomModelsFine-tuning(Part1):GettingstartedwithFine-tuning”:https://community.aws/content/2jNtByVshH7vnT20HEdPuMArTJL?trk=cndc-detail亚马逊云科技......