Java到AI大模型,我为什么选择的后者

我为什么从Java转到AI大模型

在编程的海洋里,Java一直是我信赖的“小船”,载着我航行在代码的世界中。然而,随着行业的不断发展和变化,我开始感受到了一丝的迷茫和不安。我开始担心,随着技术的不断更新,Java这艘“小船”是否还能带我乘风破浪,继续前行。

正是在这样的背景下,我接触到了AI大模型这个全新的领域。它如同一股强大的浪潮,正在席卷整个科技界。我开始关注这个领域,并尝试去了解它、学习它。通过不断的学习和实践,我逐渐发现了AI大模型的巨大潜力和广阔前景。

AI大模型的发展速度惊人

从ChatGPT到GPT-4,再到各种新的模型不断涌现,这些技术的迭代和更新速度远超过了我之前所想象的。这种快速的发展不仅证明了AI大模型的强大能力,也预示着它将在未来发挥更加重要的作用。

AI大模型的应用范围非常广泛

无论是自然语言处理、图像识别、智能推荐还是自动驾驶等领域,AI大模型都能够发挥出巨大的作用。这种广泛的应用前景让我看到了AI大模型在未来社会中的巨大价值。

市场需求

随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,市场对AI大模型人才的需求也在不断增加。从招聘网站上可以看到,越来越多的企业开始招聘AI大模型相关的岗位,并且提供的薪资待遇也非常诱人。这充分说明了AI大模型领域的火热程度和发展潜力。

具体来说,有数据显示,大模型算法工程师的平均薪资已经高达约39607元,而AI工程师的薪资平均值也达到了约37336元。这些数字不仅展示了AI大模型领域的薪资水平,也反映了市场对这一领域人才的迫切需求。
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正是基于以上几点原因,我决定从Java转向AI大模型。我相信,这个领域的发展前景将会更加广阔,而我也将在这个领域中迎来更多的挑战和机遇。虽然转型的过程可能会充满困难和挑战,但我相信只要我保持学习和进步的态度,就一定能够在这个领域中取得成功。

如何学习大模型 AI ?

由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人,只能说是:

“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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。

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第一阶段(10天):初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么?
  • 大模型是怎样获得「智能」的?
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范

第二阶段(30天):高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示(Embeddings)
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署

第三阶段(30天):模型训练

恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。

到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建

第四阶段(20天):商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案

学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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