首页 > 其他分享 >转行大模型开发:挑战与机遇,如何有效学习以实现职业转变

转行大模型开发:挑战与机遇,如何有效学习以实现职业转变

时间:2024-09-19 10:49:36浏览次数:10  
标签:私有化 框架 AI 转行 机遇 人工智能 应用 模型

前言

甚至随着技术的进步,我们每个人都可能面临失业风险,因为未来我们所处的整个行业都可能被颠覆,公司也会不复存在。司机这一职业就是随着科技发展而不断演进的典型案例,从最早的马车夫,到现在的汽车驾驶员,再到随着自动驾驶技术的成熟,未来的 “司机” 可能是具有高度复杂算法和传感系统的自动驾驶车辆。‘

面对这种趋势,从大家的提问中能看出对失业的担忧,但我觉得没必要过度恐慌。首先,社会未必会允许未来完全由机器替代人类工作,毕竟这涉及就业和民生问题。而且,时代在发展、科技在进步,原地不动就等于倒退,也会面临被淘汰的危险。这启示我们需要学习新技术、新工具来适应未来职业需求。

  1. 机器控制人类的担忧
    关于 AI 未来会不会反向控制人类这个问题,在 5 年前的大数据时代就已经被提出。当时我在读吴军老师写的《智能时代》一书时,他给出了自己的判断。他认为机器是由数据、算力、算法支撑的,而算法归根结底是由人设计的,所以人不会被机器控制,反而会被懂得制造智能机器的人控制。
    对吴军老师的观点我们可以不做评判,但它也反映出两点趋势。首先,机器智能很强大,稍有不慎就有失控的风险,而且失控的后果可能是毁灭性的,就像霍金说的别让疯子使用核武器一样。但同时也说明机器归根结底是可控的。不过,不知道吴军老师现在是否会改变自己的判断,因为大模型时代来临,机器变得更加智能。以大模型为例,当训练参数量无限增大时,大模型在未来会不会涌现出人类无法控制的能力?目前我们不得而知,但我们需要防范人工智能获得独立意志,这至少说明这是一个需要高度重视的问题。

四、大模型产业的发展趋势
最后一个部分我想谈谈我对大模型产业的一些判断,这是我在看完一些书和参加培训后的思考结果。
从现象来看,首先是国家层面开始重视人工智能,安老师帮我们总结成了三个 “第一次”:第一次提出 “通用人工智能”、第一次提出 “产业智能化”、第一次提出 “把握人工智能等新科技革命浪潮”。其次是资本对人工智能领域的投入,国内外对 AI 大模型公司的投资都非常积极,我们公司也投资了很多 AI 大模型公司。那么是什么原因让通用人工智能在近期受到全世界的关注和重视呢?
在我看来,如果把大模型仅仅看作是工具,它有可能成为下一次工业革命的导火索,就像蒸汽机、内燃机、计算机在历次工业革命中扮演的角色一样,它可以引领整个产业升级,成为创造性的 “引擎”。
从历史经验来看,谁能成功领导一次工业革命,谁就能主导接下来一段时间的全球经济。因为大模型带来的生产力变革,可以在全球范围内改变生产制造关系。对于国家来说,大模型这个新技术工具可以应用于各行各业,带动整个产业的升级,还可以出口到其他国家,带动国内经济发展。
最后谈谈我对这个行业的判断。当前 AI 大模型赛道一片繁荣,我们国家有 “百模大战” 的景象。国家鼓励,资本支持,科技公司也都积极参与。但是,如果 AI 大模型未来真的能在全球范围内建立影响力,其发展最终应该是收敛的,就像新能源、新能源汽车从最初的一哄而上到如今逐渐形成寡头垄断的局面。

从历史经验来看,每一次工业革命浪潮过后,往往只留下了几家家喻户晓的企业,第一次工业革命的东印度公司、第二次的福特和通用电气、第三次的英特尔、IBM、苹果。所以谁能在这一轮 AI 大模型的竞争中脱颖而出,我们可以拭目以待。但值得庆幸的是,我们国家仍然在这一轮全球科技革命中占据一席之地,作为智能化浪潮的弄潮儿,让我们一起期待大模型对人类生活带来的改变。

大模型资源分享

针对所有自学遇到困难的同学,我为大家系统梳理了大模型学习的脉络,并且分享这份LLM大模型资料:其中包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等。

标签:私有化,框架,AI,转行,机遇,人工智能,应用,模型
From: https://blog.csdn.net/weixin_42924914/article/details/142327487

相关文章

  • 大模型如何生成下一个token--解码策略
    Background生成模型目前主要使用自回归(Autoregressive)模型,通过上文信息预测下文信息,如GPT系列;BERT系列使用自编码(AutoEncode)模型,在输入中随机mask一部分token,通过上下文预测这个token;自回归主要用于生成文本,如机器翻译和对话系统,而自编码主要用于降维和特征提取,如情感......
  • 半天玩转大模型技术之RAG
    引言当前大模型在金融行业最广泛的应用之一就是知识问答,而支撑该应用的技术正是当下火热的检索增强生成(RetrievalAugmentedGeneration)技术,简称RAG。因企业具体的业务往往需要注入特定的知识,比如ChatBI中企业数据库的相关知识、客服助手中客服FAQ等,所以RAG不仅可以应用......
  • 机器学习模型中特征贡献度分析:预测贡献与错误贡献
    在机器学习领域,特征重要性分析是一种广泛应用的模型解释工具。但是特征重要性并不等同于特征质量。本文将探讨特征重要性与特征有效性之间的关系,并引入两个关键概念:预测贡献度和错误贡献度。核心概念预测贡献度:衡量特征在模型预测中的权重,反映模型在训练集上识别的模式。这与传......
  • 易优CMS添加视频模型的常见错误及解决方法
    在使用易优CMS(EyouCMS)时,如果您遇到添加视频模型时的常见错误,以下是一些可能的问题及其解决方法:1.视频无法上传问题描述:在后台尝试上传视频文件时,出现上传失败的情况。解决方法:检查服务器配置:确保服务器的PHP配置允许上传较大的文件。检查php.ini中的upload_max_filesize和p......
  • 全面解读大模型备案流程及重点、难点解析【附教程】
    本文详解大模型备案流程,旨在指引企业和开发者顺利完成备案,确保企业成功拿到大模型备案号。一、政策要求做大模型备案大模型备案是中国国家互联网信息办公室为加强生成式人工智能服务的管理,确保用户权益得到充分保护,以及保障国家安全和社会秩序稳定而实施的一项关键性政策。......
  • 图神经网络模型的应用(8)--1
    1.图数据上的一般任务        前面介绍过,按照元素和层级来划分,图数据上的任务一般可以分为节点上的任务、边上的任务和图上的任务。而在实际应用中,大部分图神经网络的应用都集中在节点分类、链路预测和图分类上;在设计一个新的图神经网络模型时,我们常使用的标准数据集......
  • BayesianLSTM PawaritL 使用PyTorch中的贝叶斯LSTM进行能源消耗预测,贝叶斯神经网络仅
    https://colab.research.google.com/github/PawaritL/BayesianLSTM/blob/master/Energy_Consumption_Predictions_with_Bayesian_LSTMs_in_PyTorch.ipynb#EnergyConsumptionPredictionswithBayesianLSTMsinPyTorchAuthor:PawaritLaosunthara内容:请点击上面的在Col......
  • python 深度神经网络训练,pytorch ,tensorflow paddle大模型训练中损失突然增大的原因
    在机器学习和深度学习的训练过程中,损失函数的数值突然变高可能是由多种因素引起的。以下是一些可能的原因和相应的解决方案:1.**学习率设置不当**:如果学习率过高,可能会导致模型在优化过程中跳过最小值,甚至导致模型发散。相反,如果学习率过低,则可能导致模型训练速度过慢,甚至停滞......
  • 【FLUX大模型】LORA-马卡龙女孩肖像摄影v1.0(附lora文件及在线使用)
    ​​马卡龙女孩肖像摄影lora​这个马卡龙女孩的lora模型已经上线了,可以直接生成马卡龙配色风格的女性肖像,画面干净温柔,配合人物夸张的特写表情,会显得更有张力,特别适合人物情绪的表达以及时尚单品的广告宣传lora特点这个lora是基于flux大模型训练的,所以在真......
  • 边缘智能-大模型架构初探
    R2Cloud接口机器人注册请求和应答注册是一个简单的HTTP接口,根据机器人/用户信息注册,创建一个新机器人。请求URLURLhttp://ip/robot/regTypePOSTHTTPVersion1.1Content-Typeapplication/json请求参数Param含义Rule是否必须缺省robotid机器人唯一IDmd5加密后的......