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桂林论坛网网站电话,仓山区seo引擎优化软件,centos 搭建wordpress,贵州网站建设seo优化“ 你近期有体验过哪些大模型产品呢#xff1f; 你有使用大模型API做过一些实际开发吗#xff1f; 在你日常开发中#xff0c;可以与大模型相关应用结合来完成工作吗#xff1f; ” **最近#xff0c;一直在和同事聊#xff0c;关于前端可以用大模型干点啥#xff…“ 你近期有体验过哪些大模型产品呢 你有使用大模型API做过一些实际开发吗 在你日常开发中可以与大模型相关应用结合来完成工作吗 ” **最近一直在和同事聊关于前端可以用大模型干点啥**从去年底开始大模型的发展趋势就非常迅猛这也代表着人工智能进入了一个新的时代。 以上几个话题在程序员话题圈中长期位列榜首大家都跃跃欲试期望在这次AI风口上抢占先机。那作为程序员的我们该如何赶上这趟“列车” 认知和规划是重中之重。 近期国内AI大模型不仅在技术上有所突破而且在实际应用中也展现出了巨大的潜力。除国家在此方向大力投入之外各大科技公司更是纷纷推出自己的大模型产品如文心一言、通义千问、天工baichuan等等可谓层出不穷。 越来越多的企业寻求更加强大的大模型技术和应用产品AI大模型技术正在受到高度关注各大科技公司更是开出高价聘请相关人才最高竟开出100-130k·24薪 据猎聘大数据研究院发布的《AIGC就业趋势大数据报告2023》报告显示2023一季度AIGC人才需求是三年前同期的5.6倍近一年AIGC新发职位同比增长超**43%。**近5成AIGC职位分布在互联网行业招聘平均年薪为43万。 作为一个普通的程序员还有机会吗尤其是从我们个人能力提升上看如何全面吃透大模型相关应用如何才能赚到技术红利 作者我是耗费了几天的时间在各个平台上寻找了许多相关的资料和视频从初学者到高阶晋级者都很有帮助的都整理好了分享在下图至于学到多少就看个人能力了 有需要的小伙伴可以V扫描下方二维码免费领取 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1AI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2AI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PromptL2.2.2 Prompt框架应用现状L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架L2.2.4 Prompt框架与ThoughtL2.2.5 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3AI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 MetaGPTL3.2.1 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 ChatGLML3.3.1 ChatGLM的特点L3.3.2 ChatGLM的开发环境L3.3.3 ChatGLM的使用示例L3.4 LLAMAL3.4.1 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4AI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11-2个月建立AI大模型的基础知识体系。阶段22-3个月专注于API应用开发能力的提升。阶段33-4个月深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。阶段44-5个月专注于高级模型的应用和部署。
http://www.hkea.cn/news/14468214/

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