前言

从ChatGPT到新近的GPT-4，GPT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。

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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1：AI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2：AI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Prompt
  • L2.2.2 Prompt框架应用现状
  • L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
  • L2.2.4 Prompt框架与Thought
  • L2.2.5 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3：AI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 MetaGPT
  • L3.2.1 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 ChatGLM
  • L3.3.1 ChatGLM的特点
  • L3.3.2 ChatGLM的开发环境
  • L3.3.3 ChatGLM的使用示例
  • L3.4 LLAMA
  • L3.4.1 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4：AI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1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。
• 阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。
• 阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
• 阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。

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