有句老生常谈的话：一项工作是否具有技术含量取决于你怎么做，这在大模型（LLM）方向上尤其如此，因为与传统自然语言处理（NLP）相比，它的上手门槛变得更低了。我来举些例子，就大模型微调的几个重要环节而言，我所列举的每一种做法基本上都能实现最终目标，甚至训练出的模型效果也相差无几。然

最近研究了一下大模型相关的内容，决定从互联网的推荐算法转行做大模型推理工程化相关的工作。所以简单说说我在这个决定中的思考过程。1.推荐算法岗的现状我本来是一个在大厂做推荐算法的工程师。收入在行业里面算是中游水平,就这么一直干着似乎也没什么问题。但是互联