薪资=选择≠努力
其实薪资情况代表着背后的行业,有前景的行业注定能赚钱,日薄西山或是平平无奇的行业也能赚钱,但上限就在那,不可能赚得了大钱。
像人工智能、大数据、网络安全、云计算等新兴行业一定要比传统电商、设计、咨询更有发展前景。因为这些行业与时代同步,引领着时代的发展,自然会得到时代的馈赠。
说这么多其实就一句话:想赚钱就要选有前景的行业。
为什么说大模型是IT行业最后的红利?
今年春节期间DeepSeek的横空出世,不仅点燃了资本市场,更是引爆了AI人才市场。阿里的钉钉软件、华为的AI平台接连官宣全面接入DeepSeek系列模型,各大企业纷纷下场抢人,AI相关岗位薪资水涨船高。更有业内人士预测,未来五年,AI人才缺口将高达400万!
根据脉脉发布的《2024年度人才迁徙报告》显示,AI相关岗位的需求在2024年就已经十分强劲,TOP20热招岗位中,有5个与AI相关。
字节、阿里等多个头部公司AI人才紧缺,包括算法工程师、人工智能工程师、推荐算法、大模型算法以及自然语言处理等。
除了上述技术岗外,AI也催生除了一系列高薪非技术类岗位,如AI产品经理、产品主管等,平均月薪也达到了5-6万左右。
AI正在改变各行各业,行动力强的人,早已吃到了第一波红利。
选择大模型行业有以下3大优势:
技术代差
政策+资本
百万年薪
1、技术代差构建护城河
大模型研发门槛极高(单次训练成本超千万美元),掌握Transformer架构、RLHF调优等核心技术的工程师,薪资溢价达传统算法岗2-3倍(据2024拉勾网数据)。技术迭代速度是互联网时代的5倍,资深从业者持续增值。
2、政策+资本双轮驱动
·国务院《人工智能+行动》明确2025年核心产业规模突破4000亿
·中东主权基金千亿押注中国大模型(如沙特PIF投资智谱AI)
·北京/上海等地人才引进直接落户政策
3、百万年薪成行业基准线
·应届生起薪40W+(华为2024校招数据)
·头部大厂首席架构师年薪500W起步
·技术+产业跨界人才时薪超3000元(自动驾驶/医疗大模型领域)
学习大模型技术的方法无非三种:
报考专业
自学
培训
1、报考大模型相关专业
《大模型科学与技术专业核心课程架构》是教育部2024年新增特设专业,核心课程有
·底层架构:Transformer原理与实现、分布式训练工程、CUDA编程实战;
·算法进阶:深度强化学习(RLHF)、多模态对齐技术、万亿参数模型压缩;
·产业应用:医疗大模型开发、金融风控大模型、自动驾驶感知系统;
·伦理合规:AIGC版权法案解析、模型安全攻防、AI监管沙盒实践。
2、自学
在网上找资源和教程,或者是想办法认识一些大佬,抱紧大腿,不过这种方法很耗时间,而且学习没有规划,可能很长一段时间感觉自己没有进步,容易劝退。
3、找培训
给小伙伴们一些建议:
目前国内互联网,大模型是一个很大的缺口,但是这个缺口是需要具备一定实战经验的人才能够胜任,所以一定要自己动手做点小项目,再去找工作。大模型的职业规划很多,决定了你是否愿意持续学习,因为后面可扩展的技术太多了。
工作前三年建议是选择成长大于薪资的公司,三年后可以更注重发展空间,越是困难的时候,越是要选择好道路。
最后
大模型很多技术干货,都可以共享给你们,如果你肯花时间沉下心去学习,它们一定能帮到你!
如何系统的去学习大模型LLM ?
大模型时代,火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业
?”“谁的饭碗又将不保了?
”等问题热议不断。
事实上,抢你饭碗的不是AI,而是会利用AI的人。
继科大讯飞、阿里、华为
等巨头公司发布AI产品后,很多中小企业也陆续进场!超高年薪,挖掘AI大模型人才! 如今大厂老板们,也更倾向于会AI的人,普通程序员,还有应对的机会吗?
与其焦虑……
不如成为「掌握AI工具的技术人
」,毕竟AI时代,谁先尝试,谁就能占得先机!
但是LLM相关的内容很多,现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学,学习成本和门槛很高。
基于此,我用做产品的心态来打磨这份大模型教程,深挖痛点并持续修改了近70次后,终于把整个AI大模型的学习门槛,降到了最低!
在这个版本当中:
第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言
您只需要听我讲,跟着我做即可,为了让学习的道路变得更简单,这份大模型教程已经给大家整理并打包,现在将这份 LLM大模型资料
分享出来:包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程
等, 😝有需要的小伙伴,可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓
一、LLM大模型经典书籍
AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点,那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。
二、640套LLM大模型报告合集
这套包含640份报告的合集,涵盖了大模型的理论研究、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。(几乎涵盖所有行业)
三、LLM大模型系列视频教程
四、LLM大模型开源教程(LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt)
五、AI产品经理大模型教程
LLM大模型学习路线 ↓
阶段1:AI大模型时代的基础理解
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目标:了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
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内容:
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例
阶段2:AI大模型API应用开发工程
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目标:掌握AI大模型API的使用和开发,以及相关的编程技能。
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内容:
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望
阶段3:AI大模型应用架构实践
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目标:深入理解AI大模型的应用架构,并能够进行私有化部署。
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内容:
- L3.1 Agent模型框架
- L3.2 MetaGPT
- L3.3 ChatGLM
- L3.4 LLAMA
- L3.5 其他大模型介绍
阶段4:AI大模型私有化部署
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目标:掌握多种AI大模型的私有化部署,包括多模态和特定领域模型。
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内容:
- L4.1 模型私有化部署概述
- L4.2 模型私有化部署的关键技术
- L4.3 模型私有化部署的实施步骤
- L4.4 模型私有化部署的应用场景
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