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行外很多人想了解却感到无从下手#xff0c;行内很多人苦于没有硬件条件无法尝试。想转大模型方向#xff0c;相关的招聘虽然层出不穷#xff0c;但一般都要求有大模型经验。而更多的人#xff0c;则一直处…大模型的出现让行内和行外大多数人都感到非常焦虑。
行外很多人想了解却感到无从下手行内很多人苦于没有硬件条件无法尝试。想转大模型方向相关的招聘虽然层出不穷但一般都要求有大模型经验。而更多的人则一直处于观望之中感觉自己只能每天看看各种自媒体以及在聊天时的各种口嗨难以躬身入局。
但也有不少人对其表示怀疑巨大的算力成本和模糊的落地场景是其发展的阻碍。大家更容易将其和元宇宙等概念联系起来视为泡沫。但技术的变革和炒作不一样不是用Gartner曲线能度量出来的养活一堆炒股人、自媒体只是变革附带的效应。即使人工智能的发展经历三起三落也没有什么能阻挡历史的进程。
隔行如隔山实际上大模型不是泡沫而是像深度学习本身一样是AI的一种新技术领域。在ChatGPT家喻户晓之前大模型已经在学术界火了两三年了。
对于NLP算法工程师来说不是要不要转方向的问题而是必须要跟进。就像从n-gram统计语言模型到基于RNN的神经语言模型再到Bert等预训练语言模型一样现在再到大语言模型这一路的演进都是作为NLP算法工程师必须了解的。
与其焦虑不如行动。具体如何入门可以先从做垂类模型的公司或者小公司切入完整地参与到大模型的生产和落地中积累了一定经验再决定以后的方向。
大模型需要的基础也很简单需要的更多是实战经验。如果不做强化学习的部分掌握语言模型的基本概念以及Transformer的原理再了解一下常见的几类大模型的结构就可以上手了。在实践过程中再积累一些分布式训练的经验就够了。现在各种深度学习库乃至LLM库都越来越健全只要做过机器学习调用起来各种接口也应该会得心应手。
其实所谓的新的增长点不局限于大模型本身而是大模型是趋势其中有无数新的增长点。如果你是技术人员要考虑的是具体深入演进哪个子领域写上层模型代码还是cuda编程做预训练还是微调。可以结合当前业务场景和自身的成长需求来选择合适的技术栈。入门之后会有更多更细的选择像选用哪种深度学习库用什么框架来适配新的显卡都是需要用长远的眼光来认真衡量的。
大模型深刻将影响AI未来的发展算法工程师之外的其他互联网人也都应当充分思考与其的关联。如果你是互联网创业者或者产品经理需要考虑能将大模型具体应用到什么行业什么场景如果你是开发人员要考虑如何更好地将大模型结合到App中而不只是简单地提供调模型的接口。如果你是运营要考虑如何更好地建立用户对大模型的认知。对于非互联网人也应该积极去拥抱变化体验新技术带来的魅力跟上时代的发展。
如果实在没法赶上风口也不要紧毕竟任何行业都存在周期性。最重要的是进入一个行业之后就尽量去接触这个行业的最高标准不断沉淀积累。不能风口来了却没有能力抓住。
但也不能完全被行业标准所禁锢这会让一个人的理解力和判断力变得狭隘。要时刻保持开放的头脑能跳出行业看问题。平时要多思考多了解工作以外的事情看清数字变化背后的本质。
每个人的情况不同要提高判断力在无数诱惑下更加专注不断扪心自问对自己来说什么事情是有价值、有意义的。我们不必做所有的事情只需要做有意义的事情。
最后附上一些大模型面经供需要的同学参考。别忘了关注公众号“互联网持续学习圈”带你了解更多大模型相关的知识。祝好
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作为普通人入局大模型时代需要持续学习和实践不断提高自己的技能和认知水平同时也需要有责任感和伦理意识为人工智能的健康发展贡献力量。
