大龄程序员想转行大模型，应该往哪个方向转？

AI正在对全行业进行无差别的颠覆，所有人都面临着工作方式的升级。不是说有全新职业的出现，而是大部份职业都会被要求原地升级 + AI。我们每个人都会从个人劳动者转变成AI领导者，我们要提升自己的AI领导力。过去，我们通过个人的专业能力来交付工作成果，个人要亲自去执行具体的任务。现在到不远的未来，是我们带着AI一起工作并完成目标，我们作为AI的领导者，需要对AI团队进行目标设定，对AI协作过程进行管理和干预，对AI最终产出进行验收。虽然执行性的工具会逐渐交给AI，但这并不意味着对个人的专业能力不作要求了。相反，它对我们的专业能力要求更高了，因为我们需要以内行人的角度来验收AI给我们产出的东西，减少的只是我们做具体任务的时间。因为AI，未来可能每个行业都可能呈现出两头重，中间轻的形成。以软件开发这个岗位来做一下推演。Vibe Coding这个词相信大家已有所耳闻，现在越来越多完全没有编程经验的人（暂称为小白）通过Cursor这类AI编程工具摇身变成了开发者，这类开发者自己动手解决长尾的、相对简单的个性化的需求，中低端的开发者的工作将会由小白们+AI来接管。但是大规模，严肃的生产型应用，小白 + AI也是无法掌控的，这个场景需要更专业的工程师，甚至是架构师+AI来支撑，AI一定是必备的了。可见，小白和架构师就是两头，初中级的工程师如果想要继续留在这个行业，是需要进一步提升自己的专业能力和AI领导力的。所以：全面拥抱AI吧，以最快的速度。

程序员转行到大模型开发领域，可以根据个人兴趣和职业规划选择不同的方向。以下是几个推荐的方向、推荐原因以及学习路线：

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1. 自然语言处理（NLP）工程师

推荐原因：

NLP是AI大模型应用最广泛的领域之一，随着聊天机器人、机器翻译、情感分析等技术的普及，市场需求旺盛。
大模型如BERT、GPT等在NLP任务中表现出色，具备强大的文本理解和生成能力。

学习路线：

基础知识：掌握Python编程，熟悉常用库（如NumPy、Pandas），了解线性代数、概率统计、微积分。
NLP基础：学习分词、词性标注、命名实体识别等基本概念和技术。
深度学习：深入理解神经网络结构，尤其是Transformer架构，并实践使用TensorFlow或PyTorch。
高级技术：研究预训练模型（如BERT、RoBERTa）、注意力机制、Prompt Engineering等。

2. 计算机视觉（CV）工程师

推荐原因：

CV涉及图像识别、物体检测、视频分析等多个应用场景，在安防监控、医疗影像等领域有着广泛应用。
随着多模态大模型的发展，CV与NLP结合的应用场景越来越多，例如图文匹配、视频字幕生成等。

学习路线：

基础知识：同上。
CV基础：学习图像处理、特征提取、卷积神经网络（CNN）等基础知识。
深度学习：深入理解ResNet、EfficientNet等经典CV模型的工作原理及其实现方法。
项目实践：参与开源项目或企业实习，积累实际项目经验，尝试实现图像分类、目标检测等任务。

3. 大模型算法工程师

推荐原因：

算法工程师负责设计、优化和部署大模型，直接参与到模型的研发过程中，对于追求技术创新的人来说是非常有吸引力的职业路径。
需要解决诸如模型压缩、知识蒸馏等问题，有助于提高模型效率并降低成本。

学习路线：

基础知识：同上。
算法理论：深入学习机器学习算法，特别是监督学习、无监督学习和强化学习。
深度学习框架：熟练使用TensorFlow、PyTorch等框架进行模型开发。
前沿技术：关注参数高效微调、稀疏激活模式利用等最新研究成果，探索如何更好地训练大规模模型。

4. 大模型部署工程师

推荐原因：

模型一旦训练完成，就需要考虑如何有效地将其部署到生产环境中，确保模型能够在实际业务场景中稳定运行。
部署工程师需要具备云计算、容器化技术和分布式系统的知识，这对于保证模型性能至关重要。

学习路线：

基础知识：同上。
云计算平台：学习AWS、Google Cloud、Azure等云服务平台的操作和AI服务。
资源管理：理解Docker、Kubernetes等容器化技术和编排工具，掌握资源调度和管理技巧。
推理加速：探索模型剪枝、量化等技术，以减少推理时延并节省计算资源。

总结：

每个方向都有其独特的挑战和发展机遇，程序员可以根据自己的背景和兴趣选择最适合自己的路径。无论选择哪个方向，持续学习最新的技术和保持对行业的敏感度都是非常重要的。此外，积极参与社区活动、贡献开源项目也是提升技能和个人影响力的有效方式。

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。
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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。

可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路，少碰壁，这里我直接把全套AI技术和大模型入门资料、操作变现玩法都打包整理好，希望能够真正帮助到大家。

读者福利：如果大家对大模型感兴趣，这套大模型学习资料一定对你有用