最近几年,大型互联网公司企业纷纷增加对大型模型的投资。他们一方面致力于开发通用基础模型,另一方面根据自己的产品功能,专注于开发特定领域的模型,以实现在实际应用中的有效落地。
1. 大模型的应用
大规模、训练数据丰富的大模型在应用领域展现出了良好的前景。这意味着,拥有通用基础大模型及其生态系统和流量入口的公司,更有可能在应用层到算力层面拥有主导的营收能力。在数据、算力和工程化能力等关键要素已成为行业的紧迫需求。因此,相关领域的人才需求也非常迫切。
算法工程师是AI的核心,让AI拥有更强大的“大脑”。对于算法工程师而言,数学、统计学和机器学习是必要的知识技能。Python和TensorFlow是常用工具,熟练掌握它们是基础。还需要不断跟进最新的研究进展,保持对技术的敏感度。
2. 多功能复合型选手MLE
随着大模型(如GPT4)在各个领域应用广泛,MLE在开发新的、更高效的模型架构方面有巨大潜力。尽管大模型性能优越,但是计算资源消耗巨大。但是MLE可以通过研究模型压缩、量化技术和高效训练算法等方法优化模型性能,降低资源消耗。在多模态模型应用领域,MLE也是很重要的一份子,需要融合不同数据类型、开发和优化多模态模型、扩展模型在实际应用中的落地等。此外,还需要确保大模型的公平性,减少偏见,确保模型在各种人群和情境下的公正性。对于求职者而言就需要掌握基本的编程(Python,R,Java,C++),具备数学和统计学基础,掌握机器学习算法和模型、深度学习、软件开发和工程技能等。一般MLE的基本工资在30万美元以上
我之前就使用过机器学习和深度学习模型做了一个情感机器人,通过识别文本中的情感倾向(积极、消极或中性),利用生成式对抗网络(GAN)、变分自编码器(VAE)和预训练语言模型等技术,生成具有情感色彩的自然文本回应。最终在市场上还取得了用户们一定的反响。
3. 计算机视觉
CV工程师,专注于图像和视频处理技术的开发和应用,通过计算机视觉技术,使机器能够理解和解释视觉信息。需要掌握图像处理的基本理论和算法,如边缘检测、图像分割等;熟悉卷积神经网络(CNN)等深度学习模型在计算机视觉中的应用;精通OpenCV、TensorFlow等计算机视觉工具和框架;能够将计算机视觉技术应用于实际项目,如自动驾驶、医疗影像分析等。
AI不仅需要聪明的“大脑”,也需要强大的“体力支撑”,这就是硬件工程师的工作了。最近Nvidia的热风为硬件工程师在AI行业的未来前景带来了很多积极的信号。Nvidia的GPU产品已经成为AI计算的主力,而他们在软件生态系统上的投资,比如CUDA、cuDNN和TensorRT,也进一步巩固了他们在AI领域的领导地位。如果你想在这个快速发展的领域脱颖而出,首先需要具备扎实的基础知识,包括数字电路、计算机体系结构和并行计算等方面。同时,了解和熟悉AI领域的具体需求和挑战,比如如何优化硬件以加速神经网络的训练和推理过程,也非常重要。
对于以上几个求职方向而言,无论选择哪一个,技术是基础。但是想要在AI行业中处于不败之地,还得懂得技术的落地,对业务端有深刻的了解。同时,保持对新技术的敏感度,对行业动向时刻保持关注,也是适应AI行业快速变化的必备素质。
为了帮助大家更好地把握AI大模型的学习和发展机遇,下面提供一份AI大模型的学习路线图以及相关的学习资源,旨在帮助您快速掌握AI大模型的核心技术和应用场景。
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一、大模型全套的学习路线
学习大型人工智能模型,如GPT-3、BERT或任何其他先进的神经网络模型,需要系统的方法和持续的努力。既然要系统的学习大模型,那么学习路线是必不可少的,下面的这份路线能帮助你快速梳理知识,形成自己的体系。
L1级别:AI大模型时代的华丽登场
L2级别:AI大模型API应用开发工程
L3级别:大模型应用架构进阶实践
L4级别:大模型微调与私有化部署
一般掌握到第四个级别,市场上大多数岗位都是可以胜任,但要还不是天花板,天花板级别要求更加严格,对于算法和实战是非常苛刻的。建议普通人掌握到L4级别即可。
二、640套AI大模型报告合集
这套包含640份报告的合集,涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。
三、大模型经典PDF籍
随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT、XLNet等,以其强大的语言理解和生成能力,正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。
四、AI大模型商业化落地方案
五、面试资料
我们学习AI大模型必然是想找到高薪的工作,下面这些面试题都是总结当前最新、最热、最高频的面试题,并且每道题都有详细的答案,面试前刷完这套面试题资料,小小offer,不在话下。
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