软件测试工程师转行到大模型岗位，需要补充深度学习、自然语言处理（NLP）等相关知识，并掌握必要的编程技能。以下是一个详细的转型攻略：
学习深度学习和NLP基础知识：
理解深度学习的基本概念，如神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
学习NLP的基础知识，包括词向量、序列标注、命名实体识别、情感分析等。
掌握Python和深度学习框架：
熟悉Python，因为它是深度学习和NLP的主要编程语言。
学习使用深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。
理解大模型架构：
学习大模型的基本架构，如Transformer、BERT等。
阅读相关论文，如“Attention is All You Need”等。
实践项目经验：
参与开源项目，贡献代码，以获得实际经验。
自己动手实现一些小项目，如基于Transformer的文本分类、机器翻译等。
学习数据处理和模型训练：
学习如何处理和准备数据，包括数据清洗、预处理等。
学习如何训练和评估模型，包括超参数调整、模型优化等。
了解大模型的应用场景：
研究大模型在不同领域的应用，如文本生成、对话系统、问答系统等。
参加相关课程和培训：
参加在线课程或工作坊，深入学习大模型的理论和应用。
考虑攻读相关的研究生学位或参加专业培训课程。
建立专业网络：
参加行业会议、研讨会和Meetup，与同行建立联系。
关注行业动态，了解最新的技术和趋势。
准备面试：
准备大模型相关的面试问题，如技术细节、应用场景等。
准备自己的项目经验，展示你的技能和经验。
持续学习和进步：
大模型是一个快速发展的领域，持续学习新技术和知识是关键。
关注最新的研究论文、技术博客和在线课程，保持自己的竞争力。
通过以上步骤，你可以逐步建立起大模型岗位所需的技能和知识，从而找到相关工作。
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。
