首页 > 其他分享 >独家发布:全面大模型LLM学习路线图揭晓!非常详细收藏我这一篇就好了!

独家发布:全面大模型LLM学习路线图揭晓!非常详细收藏我这一篇就好了!

时间:2024-09-29 20:51:36浏览次数:3  
标签:模态 LLM AI 模型 路线图 能力 学习 揭晓 薪资

ChatGPT的出现在全球掀起了AI大模型的浪潮,2023年可以被称为AI元年,AI大模型以一种野蛮的方式,闯入你我的生活之中。

从问答对话到辅助编程,从图画解析到自主创作,AI所展现出来的能力,超出了多数人的预料,让不少人惊呼:“未来是属于AI的”。AI大模型——成为互联网从业者必备技能。

01 大模型岗位需求

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

在这里插入图片描述
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。

02 主流大模型

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。

在这里插入图片描述

04 量身定制学习方案

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:

在这里插入图片描述
AI运营:

在这里插入图片描述

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。

在这里插入图片描述

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。

在这里插入图片描述

标签:模态,LLM,AI,模型,路线图,能力,学习,揭晓,薪资
From: https://blog.csdn.net/m0_65555479/article/details/142643536

相关文章

  • RKLLM部署
    RKLLM写在前面:建议去阅读官方提供的RKLLMdoc,本文基于官方的RKLLMdoc制作而成(没有将flask相关内容添加进来),仅仅添加了完整流程的执行过程截图和在做这以流程过程中遇到的问题RKLLM可以帮助用户快速将人工智能模型部署到Rockchip芯片上。仓库:https://github.com/airock......
  • 使用Ollama部署本地LLM:构建AI REST API的简易指南
    关注TechLead,复旦AI博士,分享AI领域全维度知识与研究。拥有10+年AI领域研究经验、复旦机器人智能实验室成员,国家级大学生赛事评审专家,发表多篇SCI核心期刊学术论文,上亿营收AI产品研发负责人。利用Ollama本地LLM(大语言模型)搭建AI的RESTAPI服务是一个实用的方法。下面是一个简单......
  • 将 LLMs 精调至 1.58 比特: 使极端量化变简单
    随着大语言模型(LLMs)规模和复杂性的增长,寻找减少它们的计算和能耗的方法已成为一个关键挑战。一种流行的解决方案是量化,其中参数的精度从标准的16位浮点(FP16)或32位浮点(FP32)降低到8位或4位等低位格式。虽然这种方法显著减少了内存使用量并加快了计算速度,但往往......
  • 清华:LLM解码策略实现双工对话
    ......
  • 中国AIGC最值得关注企业&产品榜单揭晓!首份应用全景图谱发布
    “你好,新应用!”站在大模型落地元年,是时候喊出这句话了。从软件APP、智能终端乃至具身智能等等,AIGC开始席卷一切。大模型玩家、互联网巨头、终端厂商、垂直场景玩家纷纷入场,办公、创作、营销、教育、医疗领域相继被渗透……一个万亿市场,正在酝酿。站在浪潮起点,当下发展......
  • 小模型在LLM时代的作用
    最近的一项研究广泛探讨了小语言模型(slm)在现代AI中的作用。该研究对slm进行了全面分析,重点关注其功能、应用和潜在优势,特别是与大型模型相比。本研究强调了slm在需要效率和可解释性的领域中的重要性,同时也讨论了它们在大型模型可能不实用的特定任务中的相关性。最近的一......
  • LogParser-LLM: Advancing Efficient Log Parsing with Large Language Models
    本文是LLM系列文章,针对《LogParser-LLM:AdvancingEfficientLogParsingwithLargeLanguageModels》的翻译。LogParser-LLM:利用大型语言模型推进高效日志解析摘要1引言2相关工作和动机3日志解析粒度4方法5实验6结论摘要日志是无处不在的数字足迹......
  • 操作系统学习路线图
    基础阶段目标:了解操作系统的基本概念、功能、主要特性以及不同类型操作系统的特点,熟悉操作系统的发展历程。学习内容:操作系统的定义、作用、基本组成部分;进程、线程、内存管理、文件系统等基础概念;常见操作系统(如Windows、Linux、Unix等)的简单介绍与对比。推荐网站:StudyToni......
  • 重磅揭晓 | 金智塔科技成功入选全国首批优质浙江数商!
    9月25日,第三届全球数字贸易博览会在杭州盛大开幕。在开幕当天,浙江省经信厅公布了首批浙江数商名单。金智塔科技凭借卓越的技术研发实力、成熟的产品打造能力、丰富的项目实施经验等,成功入选全国首批成长型浙江数商,并与蚂蚁、网易等企业共同领奖。为做强浙江数商群体,提升数商......
  • OSU:LLM的网络代理存在隐私泄露风险
    ......