我为什么要劝你转行做大模型?主要是因为这几点

【各种轮子2】基于Icepak的PCB散热仿真比较 随着电子产品的集成度越来越高,PCB板的尺寸越来越小,板级芯片散热的问题越来越成为电子工程师的一个重要挑战。对于板级芯片散热,主要依靠工程师对PCB自身的设计进行优化,同时要兼顾系统的尺寸和成本。本文分别从芯片角度和PCB角度进行建模,芯片模型选用QFN封装,PCB模型采用走线导入模型,探讨了芯片结构,PCB铜厚,PCB叠层厚度对芯片散热的影响。 阅读详情

最近研究了一下大模型相关的内容,决定从互联网的推荐算法转行做大模型推理工程化相关的工作。 所以简单说说我在这个决定中的思考过程。


1. 推荐算法岗的现状

我本来是一个在大厂做推荐算法的工程师。收入在行业里面算是中游水平, 就这么一直干着似乎也没什么问题。

但是互联网行业的岗位毕竟和公务员和事业单位比,不存在一个工作干一辈子的情况。这个工作能不能继续干完全取决于市场对于这个岗位有没有需求。

但是推荐算法今年的情况就是,流量增长见顶,需求萎靡。

前两年推荐算法很火,是因为4G出来以后有大量的移动端APP(抖音 快手 小红书等) 用户量激增,创作的内容需要通过推荐算法分发给最需要的用户。但是最近几年这几个APP的用户量增长基本见顶了,就算推荐算法推荐的再好,最大的一波用户增长红利已经结束了。

该用app的用户都已经用上了,连身边的老年人都已经在玩这些app了,还能有哪些新用户呢?无非就是让存量用户每天再多玩个1-2分钟就了不起了。相当于市场对于推荐算法真正的需求已经不多了。

所以从招聘市场的反馈来看,目前依然在招推荐算法的公司似乎只有字节和小红书了。只有字节的抖音系app以及小红书还有用户的增长。其他的公司都是缩招,反应到薪资上也是没什么涨幅。类似于阿里系的蚂蚁淘宝等公司,跳槽过去可能都是平薪。整个行业似乎都在卡30%的跳槽涨幅。

对于抖音生活服务,小红书电商这类新业务,整体体量小,基数低,可以去抢一抢阿里和美团的生意,看起来整体业务增长幅度还不错。只要不是算法做的特别差,随着不断通过各种渠道获取新用户,都可以有不错的业务增长,并不一定非得是算法牛逼。但是这类新的有增量的业务在市场上已经很小了。

对于一些老的业务,比如抖音短视频这类成熟型业务,都是各种高端技术以及极端的trick 才能获得不到百分之一, 甚至不到千分之五业务指标收益。说白了就是改革进入了深水区的感觉,再怎么改算法,都是费劲巴拉收益很小。典型的对数曲线增长。从老板的角度来看,再继续招更多的算法工程师也不能带来业务的收益,索性也就不继续招了。

所以传统的推荐算法在流量见顶的大环境下,岗位需求变得萎靡不振。


2. 大模型创造的新需求

今年年初,ChatGPT的横空出世,让人类看到了人工智能的更多可能。ChatGPT就像2016年的AlphaGo 一样,给各类创业者投资者打了一个样,AI原来可以这么牛逼。

虽然说现在的ChatGPT还只能当个查找资料的工具,但是让人们看到了更多底层的技术的巨大进步,预计在未来的几年会颠覆很多行业,只是暂时没有找到特别大的场景。

从英伟达的股价来看,资本是很看好这个新兴的增长点的。所以投了很多资本进去,这正是打工人收割资本家的好机会。现在资本家人傻钱多,此时不割,更待何时。

另外根据最近猎头的反馈,已经有很多的大模型公司都在疯狂招人了。有的原来做推荐算法的猎头甚至都要转行做大模型了。猎头是可以直接反应市场需求的一批人。

技术再牛逼,卖不出去,没有市场就是没用的。 市场需求暴增但是供给跟不上的时候往往是价格最高的时候。反正我就是个打工的,既然都出来卖了,为什么不赶紧把自己卖个好价钱。

别跟我说什么深耕一个领域。纵观互联网这几年的发展,就知道这个行业没有什么值得深耕的。都是走快速扩张,抢占市场的逻辑。除非是特别小众,利润微薄的角落才允许你慢慢深耕。

只要是利润够多,就一个字,快。快速抢占市场是最重要的。

所以啥也别说了,我要去学习去转行了,趁着年轻,刚30,还没有因为35岁被hr把简历直接扔掉。

现在转行,门槛还不算高,还能趁着供给没跟上来多要一些工资。

随着大模型的持续爆火,各行各业都在开发搭建属于自己企业的私有化大模型,那么势必会需要大量大模型人才,同时也会带来大批量的岗位?“雷军曾说过:站在风口,猪都能飞起来”可以说现在大模型就是当下风口,是一个可以改变自身的机会,就看我们能不能抓住了。

那么,我们该如何学习大模型?

作为一名热心肠的互联网老兵,我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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。

以上的AI大模型学习路线,不知道为什么发出来就有点糊,高清版可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

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。

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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。

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四、AI大模型商业化落地方案

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以上的AI大模型学习资料,都已上传至优快云,需要的小伙伴可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

作为普通人,入局大模型时代需要持续学习和实践,不断提高自己的技能和认知水平,同时也需要有责任感和伦理意识,为人工智能的健康发展贡献力量。

AUTOSAR进阶图解==>AUTOSAR_SWS_ADCDriver 本文深入解析了AUTOSAR ADC Driver的架构设计和技术实现。主要内容包括:1)ADC Driver在AUTOSAR分层架构中的定位及核心功能;2)详细的模块架构设计,涵盖初始化管理、组转换管理、优先级处理等核心子组件;3)全面的配置模型说明,包括主配置类、通用配置、通道配置等关键数据结构;4)状态机机制和操作序列分析。通过分层设计和标准化接口,ADC Driver实现了硬件抽象和软件解耦,提供了良好的可移植性和可维护性。 阅读详情

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最后,给准备入场大模型的新人几点建议:不要只关心 finetune,SFT,RLHF,作为系统性学习是 OK 的,切忌花太多精力。想做应用的,建议 focus 到某个垂直领域,比如对话机器人,问答系统,金融/医疗/教育方向,找一个具体的场景,把它做好,做深。多关心数据,data pipeline,高质量训练/测试集的构建经验,对数据的sense,是最直接,也是最适合用到未来工作当中的。大模型不只有算法,也可以有工程。

2401_85390073的博客 997
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