网站可以给pdf做笔记,建网站做seo,网站的icp是什么意思,网页设计实训报告参考文献前言
从ChatGPT到新近的GPT-4#xff0c;GPT模型的发展表明#xff0c;AI正在向着“类⼈化”⽅向迅速发展。 GPT-4具备深度阅读和识图能⼒#xff0c;能够出⾊地通过专业考试并完成复杂指令#xff0c;向⼈类引以为傲的“创造⼒”发起挑战。 现有的就业结构即将发⽣重⼤变…前言
从ChatGPT到新近的GPT-4GPT模型的发展表明AI正在向着“类⼈化”⽅向迅速发展。 GPT-4具备深度阅读和识图能⼒能够出⾊地通过专业考试并完成复杂指令向⼈类引以为傲的“创造⼒”发起挑战。 现有的就业结构即将发⽣重⼤变化社会⽣产⼒的快速提升将催⽣新的⾏业和岗位机会。如何与⼈⼯智能协同⼯作利⽤AI辅助办公已经成为各⾏从业者的必修课。
脉脉创始⼈兼CEO林凡认为从“⼈⼯智障”向“⼈⼯智能”的进化节点是⼤模型的出现。 这必将引发新的产业⾰命也将带来超越互联⽹和移动互联⽹的产业机遇。⽩领⽐蓝领更容易失业这是⼈⼯智能时代的意外但也不意外。
另⼀⽅⾯随着AIGC领域的跨越式发展AIGC⼈才备受瞩⽬⼈才薪资再攀⾼峰。互联⽹、电商、⼈⼯智能、企业数字化服务等⾏业巨头纷纷⾼薪抢⼈知名猎企挂出10万⽉薪挖⼈中⾼端AIGC⼈才已成“兵家必争”。在AIGC爆发同时⼀场关系⾏业未来格局的⼈才争夺战已经打响。
一、AIGC行业大模型NLP开发的招聘趋势以及人才紧缺度
1人才紧缺度高
根据脉脉《2023年人才报告》显示人工智能成为2022最缺人行业⼈⼯智能⾏业的⼈才紧缺指数⼈才需求量/⼈才投递量为0.83也就是说这个领域人才缺口巨大且没那么卷。 而且随着ChatGPT4.0的大火这种趋势在2023年强势蔓延而且薪资水平还不错。从Boss直聘等平台可以直观的看到3-5年工作经验的薪资在40-80K之间。 基本实现年薪百万的目标加上年终奖和期权等如下图所示根据脉脉的调研结果也可以得到验证。
2不用担心35岁危机对年龄的容忍度更高
AIGC整个领域人才年龄结构整体偏大70%的从业者年龄超过30岁33%的从业者年龄超过35周岁所以相比于互联网行业35岁危机会小很多。 不能说没有因为任何一个行业不好好干自身能力不强都会有35岁危机除非铁饭碗。
3整体要求相对较高
大模型开发NLP领域虽然当然岗位紧缺度高但是整体招聘要求相对较高。掌握相关算法Transformer/Bert/GPT/T5等和编程功底是就职的硬性要求。 除此以外还要求必须具备NLP大模型项目训练落地经验或者对NLP常见基础任务有深入理解与项目落地经验:文本生成、信息抽取、文本分类、MRC、主题发现等。 基于以上真心建议大家2023年冲一冲大模型NLP开发这一个新兴领域工资高前景好。
二、你是否存在以下痛点
1想要转行做NLP大模型开发但不具备NLP大模型的常见算法原理、实现技术与应用落地场景等知识 2想要转行做NLP大模型开发缺乏大模型实战项目经验拿不到面试机会 3想要转行做NLP大模型开发没有行业资深人士辅导、模拟面试、内推 4不知道NLP大模型开发高频面试问题及答案
三、你是否属于以下人群之一呢
适用人群 1国内外高校大学生本/硕/博最好是计算机相关专业 2跳槽产品人想要换到AIGC赛道的产品经理 3转行人士想要从其他岗位转行做AIGC产品的在职人士
如何系统的去学习大模型LLM
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也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。
但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的 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。
有需要的小伙伴可以V扫描下方二维码免费领取 一、全套AGI大模型学习路线
AI大模型时代的学习之旅从基础到前沿掌握人工智能的核心技能 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。 三、AI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。 四、AI大模型商业化落地方案 阶段1AI大模型时代的基础理解
目标了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。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2AI大模型API应用开发工程
目标掌握AI大模型API的使用和开发以及相关的编程技能。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L2.2.1 什么是PromptL2.2.2 Prompt框架应用现状L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架L2.2.4 Prompt框架与ThoughtL2.2.5 Prompt框架与提示词L2.3 流水线工程L2.3.1 流水线工程的概念L2.3.2 流水线工程的优点L2.3.3 流水线工程的应用L2.4 总结与展望
阶段3AI大模型应用架构实践
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。内容 L3.1 Agent模型框架L3.1.1 Agent模型框架的设计理念L3.1.2 Agent模型框架的核心组件L3.1.3 Agent模型框架的实现细节L3.2 MetaGPTL3.2.1 MetaGPT的基本概念L3.2.2 MetaGPT的工作原理L3.2.3 MetaGPT的应用场景L3.3 ChatGLML3.3.1 ChatGLM的特点L3.3.2 ChatGLM的开发环境L3.3.3 ChatGLM的使用示例L3.4 LLAMAL3.4.1 LLAMA的特点L3.4.2 LLAMA的开发环境L3.4.3 LLAMA的使用示例L3.5 其他大模型介绍
阶段4AI大模型私有化部署
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。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
学习计划
阶段11-2个月建立AI大模型的基础知识体系。阶段22-3个月专注于API应用开发能力的提升。阶段33-4个月深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。阶段44-5个月专注于高级模型的应用和部署。
这份完整版的大模型 LLM 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
有需要的小伙伴可以Vx扫描下方二维码免费领取
