转行大模型，风口预计就这一年，明年市场就饱和了！

恕我直言，就这几天，各大厂都在裁员，什么开发测试运维都裁，只有大模型是急招人。

你说你不知道大模型是什么？那可太对了，你不知道说明别人也不知道，就是要趁只有业内部分人知道的时候入局！

尤其是干程序员的，绝对要抓住这个机会，我不是危言耸听，经历过Java、Python、大数据的，都应该知道，每个新技术，风口就那么多年，技术迭代的很快。

1.大模型是什么？

大模型（Large Models或Big Models）通常指的是参数量达到数十亿甚至千亿级别的人工智能模型，它们具有极强的表达能力和学习能力，能够处理和理解大量的数据。在人工智能领域，大模型通常是指采用深度学习技术的模型，尤其是神经网络模型，这些模型包含大量的神经元和参数，能够捕捉数据中的复杂模式和关系。

2.大模型的典型代表包括：

\1. 语言模型：

如OpenAI的GPT-3、谷歌的BERT、清华大学和智谱AI的GLM-4等，这些模型能够理解和生成自然语言，应用于机器翻译、文本摘要、问答系统、内容创作等领域。

\2. 图像识别模型：如卷积神经网络（CNN）模型，用于图像识别、分类和检测等任务。

\3. 强化学习模型：

如用于游戏、机器人控制等领域的大规模强化学习模型。

大模型的发展得益于计算能力的提升、数据量的增加以及算法的改进。它们通常需要大量的计算资源进行训练，并且在部署时也可能需要较大的计算资源来运行。大模型的优点在于它们能够处理更加复杂的任务，提供更加准确和丰富的信息，但同时也带来了计算成本高、能耗大、训练和部署难度大等问题。

随着大模型技术的不断进步，它们正在成为人工智能研究和应用的热点，未来可能会在更多领域发挥重要作用，推动人工智能技术的发展和应用。

如何零基础入门 / 学习AI大模型？

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。

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！

想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。

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

那么我作为一名热心肠的互联网老兵，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，希望可以帮助到更多学习大模型的人！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。

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• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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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。