文科4个月转行「大模型」，拿到月薪30K+，我是怎么做的？

文章分享了大模型和NLP方向高薪面试经验，强调技术细节的重要性。作者从文科背景成功转行至大模型领域，指出大模型是未来趋势。学习建议包括打好基础、多实践、不断学习。文章提供免费的大模型学习资源，包括思维导图、视频教程、应用报告、案例PPT、电子书和面试题等，帮助零基础小白快速入门并掌握核心技术。

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月薪30K+的面试真题

范范：最近又在跳槽吗？

是的，最近有两家面试我觉得特别值得分享，入职薪资都在30K+，面试过程中对细节问的很深：

「大模型方向」

·模型微调：llamafactory如何做数据预处理、参数的设置、精度的选择、精度的选择会对损失造成什么影响、如果不用微调框架会不会写微调脚本？

·模型部署：Tensorrt 与 vLLM各自的优缺点；模型推理的参数有哪些，如何起作用？

**·召回怎么加速：** faiss、Milvus优缺点，为什么他们向量检索速度快，构建知识库的时候向量用不用做归一化、为什么？

「NLP方向」

**·NER：** 数据的构造、都用过什么模型、有什么优缺点、训练的损失变化、优化如何做、推理后如何取到最后的结果？

**·关系抽取：**任务如何设计的，有没有做过联合任务的设计（实体识别+关系抽取）？

**·Trandformer：**架构细节，有没有自己用Transformer做过一些任务？

最大的感受就是，大模型处于上升期，工作机会也相对多一点，但好的岗位还需要真本事，细节一定要掌握。

工作没人带、网课学不会、能力不强的死循环

范****范：文科生走到这个地步已经很厉害啦！有什么建议可以分享吗？

我自己目前也是一塌糊涂，实在不敢说是建议，说说自己的辛酸血泪史吧哈哈。

2018年本科非科班出身（文科专业），学校也不好。刚开始是接触、学习人工智能，但只是找网上的代码跑通就行。

但是由于功底实在不扎实只能靠网课，学不会没法提升能力，找不到好工作，继续没人带，只能靠网课……这就无解了

范范：之前已经报过其他课程为什么还学不会？

很多课程价格很贵，但讲的很浅，照着PPT过一遍理论，调包实现一下各种任务就算实战了。总结下来是：

理论讲解千篇一律，听课跟自己在网上看帖子差不多，讲解既不深刻也不易懂。

代码直接找现成的进行跑通，没有太多关于代码细节的讲解，学完后依然没有动手能力。

老师讲课没激情，很难坚持听下去。

很多课买了没用，我就没看过。

范范：那九天老师的课为什么会不一样呢？广告时间了哈哈

哈哈哈，我先说些直观感受吧。

第一点是能听进去，九天、菜菜老师讲课的时候永远都是精神非常饱满、状态非常好，两三个小时的直播课状态始终如一。听着就是舒服，不会让人疲倦。

再有是能用的上，无论是我现在在做的O系列模型调研和使用，还是之前Agent相关内容，课程都给了我很大帮助。

最后是明显的提升，通过老师不断地带读源码，让我对看源码也有了一点感觉，很多时候在接触新框架的时也能自己先通过源码进行了解学习，这是我感觉进步最大的一点；

多实践才是硬道理

范范：如何做到了4个月完成转行？

我是24年初转入大模型赛道，个人觉得是运气好吧。因为知道自己的情况，所以一直抱着每次进步一点点的想法在前进，找到一份外包的工作就直接干了，26K也很满意。

范范：从文科转行到大模型，差距还是挺大的，是怎么想的？

我认为**大模型是处在上升阶段，而且是未来趋势。拥抱大模型应该是未来路最宽的选择之一。
**

至于坚持，其实挺现实的是能多赚钱哈哈~

而且做了技术就知道，只有不断学习才能跟上技术发展的速度，不被淘汰。

范范：当下认为什么比较重要呢？

我个人的话，认为最有效的是在打好基础的前提下多时间，基础任务应该多敲代码追求熟练。

我也是去年认识到这点后，开始追求对基础的学习与练习，感觉在学习模型架构、以及模型的训练优化等方面都有帮助，今年也会持续在这个方向努力。

范范：那对新人有什么建议吗？

实在不敢谈什么建议，非要说的话，只能说如果想要学习“深度学习/大模型”，选择赋范空间，跟着老师学，是走在正确的道路上，剩下的就要自己努力了。

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