大龄程序员想转行大模型,应该往哪个方向转?_cv大模型架构师

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

零基础入门AI大模型

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1.学习路线图

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👉2.大模型配套视频👈

很多朋友都不喜欢晦涩的文字,我也为大家准备了视频教程,每个章节都是当前板块的精华浓缩。(篇幅有限,仅展示部分)

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👉3.大模型经典学习电子书👈

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👉4.大模型面试题&答案👈

截至目前大模型已经超过200个,在大模型纵横的时代,不仅大模型技术越来越卷,就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。为了让大家更容易上车大模型算法赛道,我总结了大模型常考的面试题。(篇幅有限,仅展示部分,公众号内领取)

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大模型面试

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