ChatGPT 的出现在全球掀起了 AI 大模型的浪潮，2023 年被称为 AI 元年。AI 大模型以一种迅猛的方式融入日常生活，从问答对话到辅助编程，从图画解析到自主创作，其展现的能力超出了多数人的预料。对于互联网从业者而言，掌握 AI 大模型技术已成为必备技能。
一、大模型岗位需求
在大模型时代，企业对人才的需求发生了显著变化。AIGC（人工智能生成内容）相关岗位人才紧缺，薪资持续走高。根据行业数据，AI 运营岗位的薪资平均值较高，AI 工程师及大模型算法岗位的薪资水平更是处于高位。掌握大模型技术不仅能提升个人竞争力，还能带来薪资上浮的机会，覆盖更多高薪岗位。
掌握大模型技术后，开发者可以拥有更多可能性：
- 成为全栈大模型工程师，涵盖 Prompt 工程、LangChain 开发、LoRA 微调等技术方向；
- 具备模型二次训练和微调能力，能够主导智能对话、文生图等热门应用落地；
- 为未来创新创业提供坚实的技术基石。
二、主流大模型类型
大模型是指具有庞大参数规模和复杂程度的机器学习模型。在深度学习领域，通常指具有数百万到数十亿参数的神经网络模型。这些模型在自然语言处理、图像识别、语音识别等领域表现出高度准确和广泛的泛化能力。大模型按照功能主要可分为以下几类：
1. NLP 大模型（自然语言处理）
LLM（Large Language Model）是 NLP 大模型的一种典型代表，主要用于处理自然语言文本数据。它们具备强大的语言理解和生成能力，帮助人类完成问答、创作、摘要等工作。例如 OpenAI 的 GPT 系列模型就是该领域的佼佼者。
2. CV 大模型（计算机视觉）
CV 大模型主要用于处理图像和视频数据，具备强大的图像识别和视频分析能力，如人脸识别、物体检测等。具体应用场景包括智能驾驶、安防监控等领域。例如腾讯的 PCAM 大模型在相关领域有广泛应用。
3. 科学计算大模型
此类模型主要用于解决科学领域的计算问题，如生物信息学、材料科学、气候模拟等。它们需要处理大规模数值数据，对计算精度和效率要求极高。例如华为的盘古气象模型在气象预测方面表现突出。
4. 多模态大模型
多模态大模型可以同时处理多种类型的模态数据，如文本、图像、语音等，实现跨模态搜索、跨模态生成等任务。已有的渗透应用包括搜索引擎、办公工具、金融电商等。例如谷歌的 Vision Transformer 模型展示了多模态处理的强大潜力。
三、2024 大模型学习路线图
大模型学习是一个系统工程，整体可以分为七个阶段，每个阶段都有明确的学习目标和实践项目。
第一阶段：大模型系统设计
从大模型的系统设计入手，讲解大模型的主要架构和方法论。理解 Transformer 架构、注意力机制以及模型的基本组成是基础。
第二阶段：提示词工程（Prompt Engineering）
通过大模型提示词工程从 Prompts 角度入手，学习如何更好地发挥模型的作用。这包括零样本提示、少样本提示、思维链（CoT）等技巧，旨在优化输入以提升输出质量。
第三阶段：大模型平台应用开发
借助阿里云 PAI 等平台构建电商领域的虚拟试衣系统。此阶段涉及云资源的使用、API 调用以及前后端集成，重点在于将模型能力转化为实际业务功能。
第四阶段：大模型知识库应用开发
以 LangChain 框架为例，构建物流行业的咨询智能问答系统。LangChain 是连接大模型与应用的重要框架，支持检索增强生成（RAG），能够帮助模型基于私有知识库回答问题。
第五阶段：大模型微调开发
借助大健康、新零售、新媒体等领域的数据，构建适合当前垂直领域的大模型。微调（Fine-tuning）包括全量微调、LoRA 微调等方法，使通用模型适应特定场景。
第六阶段：多模态大模型应用
以 Stable Diffusion（SD）等多模态大模型为主，搭建文生图小程序案例。了解扩散模型原理，掌握图像生成的控制参数，实现创意可视化。
第七阶段：行业应用构建
以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型、文心一言等成熟大模型构建大模型行业应用。整合前几个阶段的知识，完成端到端的解决方案。
四、量身定制学习方案
不同基础的人群有不同的适配方案，匹配相关岗位，清晰明了。根据不同基础主要分了三类人群：
- ：从基础概念开始，逐步建立认知。
