恕我直言，就这几天，各大厂都在裁员，什么开发测试运维都裁，只有大模型是急招人。
你说你不知道大模型是什么？那可太对了，你不知道说明别人也不知道，就是要趁只有业内部分人知道的时候入局！
尤其是干程序员的，绝对要抓住这个机会，我不是危言耸听，经历过Java、Python、大数据的，都应该知道，每个新技术，风口就那么多年，技术迭代的很快。
1.大模型是什么？
大模型（Large Models或Big Models）通常指的是参数量达到数十亿甚至千亿级别的人工智能模型，它们具有极强的表达能力和学习能力，能够处理和理解大量的数据。在人工智能领域，大模型通常是指采用深度学习技术的模型，尤其是神经网络模型，这些模型包含大量的神经元和参数，能够捕捉数据中的复杂模式和关系。
2.大模型的典型代表包括：
1. 语言模型：
如OpenAI的GPT-3、谷歌的BERT、清华大学和智谱AI的GLM-4等，这些模型能够理解和生成自然语言，应用于机器翻译、文本摘要、问答系统、内容创作等领域。
2. 图像识别模型：如卷积神经网络（CNN）模型，用于图像识别、分类和检测等任务。
3. 强化学习模型：
如用于游戏、机器人控制等领域的大规模强化学习模型。
大模型的发展得益于计算能力的提升、数据量的增加以及算法的改进。它们通常需要大量的计算资源进行训练，并且在部署时也可能需要较大的计算资源来运行。大模型的优点在于它们能够处理更加复杂的任务，提供更加准确和丰富的信息，但同时也带来了计算成本高、能耗大、训练和部署难度大等问题。
随着大模型技术的不断进步，它们正在成为人工智能研究和应用的热点，未来可能会在更多领域发挥重要作用，推动人工智能技术的发展和应用。
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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