今天从大模型方向介绍、就业分析与建议、保研选择建议三个方面，为大家提供一些实用的建议，帮助你们在未来的道路上做出更加适合自己的选择。
一、大模型方向如何？
什么是大模型？
大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能，能够处理更加复杂的任务和数据。大模型在各种领域都有广泛的应用，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等，例如如今常见的AI工具都是语言大模型产品。大模型通过训练海量数据来学习复杂的模式和特征，具有更强大的泛化能力，可以对未见过的数据做出准确的预测。
大模型的就业前景
根据招聘平台的数据，提及AIGC、大语言模型、大模型等关键词的岗位自ChatGPT等技术发布以来持续增长。在大模型行业，对于具有高级算法技术人才的需求尤为旺盛。大模型相关岗位的薪资相对较高，许多职位年薪可达到40万元以上，吸引了大量同学。
然而，人才需求仍然紧迫，尤其是在大模型预训练经验、Transformer框架应用等方面。竞争激烈的市场要求同学们具备扎实的编程和深度学习能力，持续跟进技术动态，成功入职需要较高的专业水平和经验积累。
来源：招聘网站
但另一方面，大模型的相关工作也有很多人劝退，要么是进入一些企业以后压力非常大，竞争激烈，需要大量的资源投入等等，要么就是进入一些国企以后觉得过于清闲，之前学过的内容用不上有很大的落差，所以想要选择大模型相关工作还是要做好调研，思考清楚再决定。
二、大模型的就业门槛？
大模型相关行业的招聘要求一般是要求学历最好是硕士且是985/211的同学，对学历还是有一定门槛的。
从事大模型相关岗位通常要求同学们具备以下技能：
**►编程能力：**熟练掌握Python、C++等编程语言，具备良好的编程功底。
**►深度学习框架：**熟悉深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow等，以及相关的工具和库，如Hugging Face Transformers、DeepSpeed、Megatron-LM等。
**►算法理解与应用：**掌握传统NLP、深度学习NLP相关算法，并具有相关实战经验。对深度学习、Transformer、预训练等有深入的理解和经验，能够根据论文复现相关算法。
**►数据处理与清洗：**了解数据挖掘、数据清洗、数据预处理等流程，能够处理大规模数据集，并具备一定的数据挖掘和构造能力。
**►模型开发与优化：**参与大规模预训练语言模型的研发、部署、微调，进行功能实现、性能优化、系统调优等工作。
三、如何学习AI大模型？
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第一阶段：从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段：在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段：大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段：大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段：大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段：以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段：以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
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👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；
• 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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