6月,一个新方向爆了,100k很稳...

近日,马斯克旗下的AI大模型企业xAI,官宣拿到巨额融资60亿美元。

估值冲向240亿美元(约1304亿),一举跃升为AI大模型“最猛独角兽”!

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资本大佬Valor Equity Partners、红杉资本、国王控股、沙特王子-Bin Talal、Vy Capital等纷纷入局。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

他们不仅带来资金,更带来最新信号:AI大模型,毋庸置疑的“科技宠儿”


OpenAI、谷歌、微软、Meta等科技巨头见此情形,加紧AI大模型的“作战”布局。

AI大模型人才之争,正在陷入疯狂。
马斯克亲自下场发起招聘广告(高薪聘请AI大模型人才):

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竞争对手Meta和OpenAI,为求AI大模型人才,甚至打破“潜规则”。

  • Meta向AI程序员们提供了免面试入职的机会;‍

  • 谷歌老板亲自打电话挽留AI大模型工程师;‍

  • OpenAI,AI大模型人才年薪更是涨到140万美元;
国内外大厂,相互挖角和AI人才流动呈现疯狂加速之势。

AI浪潮冲击之下,“只会开发的程序员”焦虑得睡不着,纷纷表示:必须加紧学习“AI大模型要不连工作早晚得丢

01

AI大模型的内核

“框架+微调”

打铁还需自身硬,磨刀不误砍柴工!

要想学好AI大模型,必须要有好用的框架
前有Meta,Google 前后脚释放最新版 LLaMa 3 和 Gemini,后面马上迎来 OpenAI 宣布免费开源的 Chatgpt-4o 。
GPT-4o发布不到还不到一周,Meta团队再次发布「混合模态」Chameleon(变色龙)。
10万亿token训练的34B参数模型性能接近GPT-4V,刷新SOTA

AI大模型更新速度极快,超乎想象!🔥🔥

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论文地址:https://arxiv.org/pdf/2405.09818

行业人称:AI大模型层出不穷,不断刷新认知,但是内核始终不变

无论是xAI,还是OpenAI,AI大模型的底层逻辑,仍旧在于四个关键要素。

1️⃣ 模型架构

2️⃣ 预训练数据集

3️⃣ 计算资源

4️⃣ 模型微调

我们一一拆解当前AI大模型,最为火热的Chameleon与GPT-4o一样,Chameleon采用了统一的——相对标准的纯解码器Transformer架构,

当下能够利用最少参数,最小的计算资源,训练大模型成为“贴身办公助手”必做的步骤是——Fine-tuning(微调)

可以说,“Transformer  + Fine-tuning”已成为程序员训练和使用AI大模型的必学模式

那么,程序员如何才能轻松掌握Transformer 架构的核心原理?IT老兵怎样完成Fine-tuning训练?程序员如何有效将AI大模型业务结合起来?这些问题,如果你想了解——

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如何快速学习AI大模型知识?

如何搭建属于自己的Transformer框架?

如何用技术解锁大模型应用落地?

02

国内AI渗透太快,

再不入局就晚了!

现如今,国内的科技巨头纷纷加快新一轮的AI技术革新,大模型正逐步渗透各行各业,国内“百模大战”即将开启。

百度文心大模型、华为云盘古大模型、阿里云通义大模型、360智脑大模型等多个大模型产品正应用于各行各业。

新东方、满帮、T3出行、企迈等企业已接入通义千问大模型,并且有了实际应用。

国内AI岗位招聘需求正在上升,普通程序员找工作越来越难!

无论你是前端还是后端岗位,都急需:

● 掌握前沿热点:与业内资深从业者对话,获取更多学习资源。

● 提升工作效率:提高编码效率,利用大模型优化工作流程。

● 寻找赚钱方向找到靠谱的副业,独立做开发/接项目。

● 实现升职加薪:在公司卷赢上下游,逆袭项目/技术管理层。

● 实现财富自由:独立创业,凭大模型落地能力解决场景问题。

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03

课程含金量,远超你想象!

但现在市面上,AI大模型课程鱼龙混杂,最怕遇到不懂技术的人授课,只甩给你学习包。

而知乎依托上市公司背景,倾力研发,帮程序员了解最近的AI领域人才布局,定制模型落地,拒绝被时代抛弃

01

顶级客座讲师集结,强强联合

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听业内资深从业者讲解AI对商业逻辑的改变,掌握前沿热点。

利用AI大模型,快速交付业务价值,实现职业“弯道超车”,抓住晋升机会

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02

深入剖析市场趋势,疯狂吸金

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盘点目前人才需求、市场趋势,从自身实际出发,突破瓶颈。

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03

解锁AI技术应用场景,学习实践

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2节直播课程解决:AI编程如何正确使用?能真正解决什么问题?

为你展示:如何利用LangChain的模块来改善大语言模型的使用!用实战经验落地AI技术

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04

获取业内人脉资源,交流进步

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贴心助教拉学习群,全程答疑解惑。

与众多优秀从业者在同一群里交流,方便大家寻找技术合伙人,一起交流进步

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在使用 Docker Compose 部署内网服务时,如果服务依赖 `cl100k_base.tiktoken` 文件且因网络限制无法从远程服务器下载该文件,可以通过手动挂载本地文件的方式解决此问题。具体操作如下: ### 挂载本地文件并设置环境变量 将 `cl100k_base.tiktoken` 文件放置在主机上的指定目录中,例如 `/home/ubuntu/tiktoken_files`,然后在 `docker-compose.yml` 文件中配置容器挂载该目录,并设置 `TIKTOKEN_CACHE_DIR` 环境变量指向挂载路径。这样容器内的服务将优先从本地加载该文件,而不是尝试从网络下载。 ```yaml services: ragflow: image: ragflow:latest volumes: - /home/ubuntu/tiktoken_files:/app/tiktokens environment: TIKTOKEN_CACHE_DIR: /app/tiktokens ``` 通过上述配置,服务在启动时会从 `/app/tiktokens` 目录中查找 `cl100k_base.tiktoken` 文件,从而避免因网络不可达导致的下载失败问题[^1]。 ### 验证文件是否成功加载 启动容器后,可通过执行简单的编码操作验证分词器是否正确加载了 `cl100k_base.tiktoken` 文件。例如,使用 Python 脚本测试编码功能: ```python import tiktoken tokenizer = tiktoken.get_encoding("cl100k_base") encoded_tokens = tokenizer.encode("这是一个测试句子。") print(encoded_tokens) ``` 如果输出结果为一串整数编码,则表示文件已成功加载并可用[^2]。 ### 注意事项 - 确保挂载路径正确,并且容器内路径与 `TIKTOKEN_CACHE_DIR` 设置一致。 - 检查 `cl100k_base.tiktoken` 文件是否完整且未损坏,否则可能导致加载失败。 - 若文件损坏,可重新从可信来源获取并替换原有文件。 ---
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