真心建议大家冲一冲新兴领域，工资高前景好【大模型NLP开发篇】

从ChatGPT到新近的GPT-4，GPT模型的发展表明，AI正在向着“类⼈化”⽅向迅速发展。

GPT-4具备深度阅读和识图能⼒，能够出⾊地通过专业考试并完成复杂指令，向⼈类引以为傲的“创造⼒”发起挑战。

现有的就业结构即将发⽣重⼤变化，社会⽣产⼒的快速提升将催⽣新的⾏业和岗位机会。如何与⼈⼯智能协同⼯作，利⽤AI辅助办公已经成为各⾏从业者的必修课。

脉脉创始⼈兼CEO林凡认为，从“⼈⼯智障”向“⼈⼯智能”的进化节点，是⼤模型的出现。

这必将引发新的产业⾰命，也将带来超越互联⽹和移动互联⽹的产业机遇。⽩领⽐蓝领更容易失业，这是⼈⼯智能时代的意外，但也不意外。

另⼀⽅⾯，随着AIGC领域的跨越式发展，AIGC⼈才备受瞩⽬，⼈才薪资再攀⾼峰。互联⽹、电商、⼈⼯智能、企业数字化服务等⾏业巨头纷纷⾼薪抢⼈，知名猎企挂出10万⽉薪挖⼈，中⾼端AIGC⼈才已成“兵家必争”。在AIGC爆发同时，⼀场关系⾏业未来格局的⼈才争夺战已经打响。

一、AIGC行业大模型NLP开发的招聘趋势以及人才紧缺度

1）人才紧缺度高

根据脉脉 《2023年人才报告》 显示：人工智能成为2022最缺人行业，⼈⼯智能⾏业的⼈才紧缺指数（⼈才需求量/⼈才投递量）为0.83，也就是说这个领域人才缺口巨大且没那么卷。

而且随着ChatGPT4.0的大火，这种趋势在2023年强势蔓延，而且薪资水平还不错。从Boss直聘等平台可以直观的看到，3-5年工作经验的薪资在40-80K之间。

基本实现年薪百万的目标（加上年终奖和期权等），如下图所示，根据脉脉的调研结果也可以得到验证。

2）不用担心35岁危机，对年龄的容忍度更高

AIGC整个领域人才年龄结构整体偏大，70%的从业者年龄超过30岁；33%的从业者年龄超过35周岁，所以相比于互联网行业，35岁危机会小很多。

不能说没有，因为任何一个行业，不好好干自身能力不强都会有35岁危机，除非铁饭碗。

3）整体要求相对较高

大模型开发NLP领域虽然当然岗位紧缺度高，但是整体招聘要求相对较高。掌握相关算法（Transformer/Bert/GPT/T5等）和编程功底是就职的硬性要求。

除此以外，还要求必须具备NLP大模型项目训练落地经验或者对NLP常见基础任务有深入理解与项目落地经验:文本生成、信息抽取、文本分类、MRC、主题发现等。

基于以上，真心建议大家2023年冲一冲大模型NLP开发这一个新兴领域，工资高前景好。

二、你是否存在以下痛点？

1）想要转行做NLP大模型开发，但不具备NLP大模型的常见算法原理、实现技术与应用落地场景等知识

2）想要转行做NLP大模型开发，缺乏大模型实战项目经验，拿不到面试机会

3）想要转行做NLP大模型开发，没有行业资深人士辅导、模拟面试、内推

4）不知道NLP大模型开发高频面试问题及答案

三、你是否属于以下人群之一呢？

适用人群：

1）国内外高校大学生（本/硕/博）：最好是计算机相关专业

2）跳槽产品人：想要换到AIGC赛道的产品经理

3）转行人士：想要从其他岗位转行做AIGC产品的在职人士

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“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。

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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。

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