转行大模型，风口预计就一年，明年市场估计就饱和了！

前言

恕我直言，就这几天，各大厂都在裁员，什么开发测试运维都裁，只有大模型是急招人。

你说你不知道大模型是什么？那可太对了，你不知道说明别人也不知道，就是要趁只有业内部分人知道的时候入局！

尤其是干程序员的，绝对要抓住这个机会，我不是危言耸听，经历过Java、Python、大数据的，都应该知道，每个新技术，风口就那么多年，技术迭代的很快。

1.大模型是什么？

大模型（Large Models或Big Models）通常指的是参数量达到数十亿甚至千亿级别的人工智能模型，它们具有极强的表达能力和学习能力，能够处理和理解大量的数据。在人工智能领域，大模型通常是指采用深度学习技术的模型，尤其是神经网络模型，这些模型包含大量的神经元和参数，能够捕捉数据中的复杂模式和关系。

2.大模型的典型代表包括：

1. 语言模型：如OpenAI的GPT-3、谷歌的BERT、清华大学和智谱AI的GLM-4等，这些模型能够理解和生成自然语言，应用于机器翻译、文本摘要、问答系统、内容创作等领域。

2. 图像识别模型：如卷积神经网络（CNN）模型，用于图像识别、分类和检测等任务。

3. 强化学习模型：如用于游戏、机器人控制等领域的大规模强化学习模型。

大模型的发展得益于计算能力的提升、数据量的增加以及算法的改进。它们通常需要大量的计算资源进行训练，并且在部署时也可能需要较大的计算资源来运行。大模型的优点在于它们能够处理更加复杂的任务，提供更加准确和丰富的信息，但同时也带来了计算成本高、能耗大、训练和部署难度大等问题。

随着大模型技术的不断进步，它们正在成为人工智能研究和应用的热点，未来可能会在更多领域发挥重要作用，推动人工智能技术的发展和应用。

如何快速掌握大模型，享受AI红利？

对于立志从事AI行业技术岗的同学，没有一定的自我学习能力，跟不上时代的发展速度，就很容易可能被行业所淘汰。

所以我们一定要有强烈的危机意识，时刻记住学习，学习，学习！只有与时俱进才不会被时代淘汰。

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光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

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