作为毕业生，若想从事大模型技术工作，需要具备以下几个条件：
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扎实的基础知识
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数学：微积分、线性代数、概率论与统计学等。
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计算机科学：数据结构与算法、操作系统、计算机网络等。
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编程技能：
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熟练掌握Python，特别是与数据科学和机器学习相关的库，如NumPy、Pandas、Scikit-learn等。
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了解其他编程语言如C++、Java也有助于理解底层实现和优化性能。
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机器学习和深度学习知识：
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理解基本的机器学习概念和算法，如回归、分类、聚类、降维等。
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熟悉深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，能够使用这些框架构建和训练模型。
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大模型相关技术：
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熟悉当前主流的大型预训练模型（如GPT、BERT、T5等）及其架构。
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理解模型训练、微调、推理过程，以及相关优化技术。
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项目经验：
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实践经验非常重要，可以通过参与开源项目、实习或者课程项目积累经验。
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建立个人项目，展示自己对大模型技术的理解和应用能力。
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数据处理能力：
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能够处理和分析大规模数据，掌握数据清洗、特征工程等技能。
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了解常用的数据库技术，如SQL，以及大数据处理工具如Hadoop、Spark等。
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科研和阅读能力：
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能够阅读和理解最新的研究论文，跟踪领域内的前沿进展。
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有科研思维，能够设计和验证自己的实验。
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软技能：
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沟通能力：能够清晰地表达自己的想法，撰写技术文档和报告。
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团队合作：能够与团队成员协同工作，解决问题。
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学习能力：保持好奇心，持续学习新知识和新技术。
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通过系统地学习和实践，积累上述各方面的能力和经验，你将具备从事大模型技术工作的基本条件。
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
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。
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
大模型 AI 能干什么？ 大模型是怎样获得「智能」的？ 用好 AI 的核心心法 大模型应用业务架构 大模型应用技术架构 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识 提示工程的意义和核心思想 prompt 典型构成 指令调优方法论 思维链和思维树 prompt 攻击和防范 …
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 Javascript 程序员。
为什么要做 RAG 搭建一个简单的 ChatPDF 检索的基础概念 什么是向量表示（Embeddings） 向量数据库与向量检索 基于向量检索的 RAG 搭建 RAG 系统的扩展知识 混合检索与 RAG-Fusion 简介 向量模型本地部署 …
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
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对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
硬件选型 带你了解全球大模型 使用国产大模型服务 搭建 OpenAI 代理 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion 在本地计算机运行大模型 大模型的私有化部署 基于 vLLM 部署大模型 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型 部署一套开源 LLM 项目 内容安全 互联网信息服务算法备案 … 学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。