核心内容摘要
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聊到AI工程师不少小白和刚入门的程序员都会默认这是一群天天埋首写代码、深耕模型研发的“技术大佬”。
但其实AI工程师圈子里早就分好了两大核心“门派”二者分工不同、各有侧重却共同撑起了AI从实验室走向实际应用的全流程——它们就是传统算法工程师和AI大模型应用开发工程师。
简单来说两大“门派”的核心差异可以概括为一个主打“让模型变聪明”负责从0到1搭建AI的核心能力一个专攻“让聪明的模型有用”负责把成熟模型落地到各类业务场景。
二者相辅相成、缺一不可少了任何一个AI都只能停留在“实验室demo”阶段无法真正服务于我们的工作和生活。
什么是传统算法工程师AI圈的“基建狂魔”先和大家拆解传统算法工程师这部分从业者堪称AI行业的“地基搭建者”和现在爆火的大模型关联度不高核心竞争力全集中在数学功底和编程能力上主打用严谨的逻辑解决各类实际业务问题。
咱们日常能接触到的很多场景背后都有传统算法工程师的身影刷电商APP时精准推到你眼前的商品推荐快递小哥送货时避开拥堵、省时高效的最优路线手机拍照后自动磨皮、调色的美颜功能甚至导航时的实时路况规划、视频平台的进度条预测这些都是他们的“手笔”。
和大模型“靠海量数据喂饱、靠参数堆性能”的逻辑不同传统算法工程师走的是“精兵路线”他们会先深度拆解具体需求比如“如何让商品排序速度提升10倍”“如何让导航避开90%以上的拥堵点”再依靠微积分、概率论、线性代数这些“硬核技能”设计专属算法随后用代码实现算法反复调试、优化直到达到最优效果。
打个通俗的比方这就像给电脑量身定制一套“解题秘籍”——不用教它一万道不同的题目而是直接告诉它解题的万能公式不管遇到同类的什么问题都能快速给出最优答案效率直接拉满。
对于程序员来说传统算法也是必备基础哪怕后续深耕大模型扎实的算法功底也能事半功倍小白可先了解不用急于深耕。
什么是AI大模型应用开发工程师场景落地“魔术师”再看AI大模型应用开发工程师这部分从业者是妥妥的“AI落地执行者”也是小白和转行程序员最容易切入的赛道——他们不搞从零到一的模型训练毕竟训练一个大模型动辄需要上亿的资金投入还要有超算、海量标注数据加持普通企业和个人根本玩不起。
他们的核心操作是“拿来主义”把国内外成熟的大模型比如字节即梦AI、ChatGPT、文心一言等当成“万能工具箱”核心任务是解决各类业务落地难的问题把大模型的“聪明才智”转化成能直接用的产品或功能适配不同行业的需求。
举几个具体的例子帮大家快速理解\
公司要做智能客服不用自己训练模型大模型应用开发工程师会直接调用成熟大模型的接口结合行业黑话、业务流程进行调优让智能客服既能听懂用户的疑问也能精准转接人工降低企业客服成本\
新媒体公司要做文案生成器他们就给大模型设定好风格模板比如接地气的短视频脚本、正式的产品介绍、活泼的朋友圈文案调试prompt提示词让大模型快速生成符合需求的内容提升创作效率\
企业要做智能质检比如客服通话质检、产品缺陷识别他们会对接大模型的图像识别、语音转写接口结合企业的质检标准进行优化让模型自动识别不合格内容替代人工重复工作。
说白了大模型应用开发工程师就是大模型和实际业务之间的“翻译官”——一边吃透大模型的能力边界一边理解企业的业务需求把大模型的技术能力转化成普通人能用上、企业能落地的产品不用深扒模型底层原理重点是“会用、能用好”。
两大“门派”核心区别一张图看懂建议收藏很多小白和程序员容易混淆这两个岗位其实核心区别就一个“造”和“用”的区别用一张表就能快速分清建议收藏备用传统算法工程师走“造物主”路线核心是「造」——从0到1研发算法、优化模型追求的是模型性能的极致比如排序更快、识别更准哪怕提升1%的准确率都要熬夜调试。
技能树上全是数学建模、算法优化、底层编程这些硬核内容门槛极高通常需要硕士及以上学历再加上
年的深耕才能站稳脚跟适合数学功底扎实、愿意长期深耕底层技术的程序员。
大模型应用开发工程师走“实干家”路线核心是「用」——不用深扒模型底层原理就像我们用手机不用懂芯片构造一样重点是知道“怎么调用大模型接口”“怎么适配业务场景”“怎么让模型快速落地干活”。
技能点更偏向业务理解、工程部署、prompt调试甚至沟通能力比纯技术能力更重要门槛友好适合小白、转行人群以及想快速踩上AI风口的程序员。
零基础/程序员转行优先选谁重点划给小白这是很多小白和转行程序员最关心的问题想切入AI行业选传统算法工程师还是大模型应用开发工程师答案很明确——优先选大模型应用开发工程师尤其是零基础小白这是目前踩上AI风口最稳、最快的路径没有之一。
理由有两个尤其适合小白和普通程序员建议记好第一入门门槛友好太多不用死磕高深数学。
传统算法工程师是“卷王聚集地”没有扎实的数学功底微积分、概率论、线性代数哪怕是本科程序员都很难摸到面试的门槛而大模型应用开发只要你懂一点基础编程Python优先小白可快速入门熟悉几个主流大模型比如字节即梦AI的接口用法再学点简单的部署知识
个月就能入门甚至能独立完成简单的项目落地比如文案生成器、简单的智能客服。
第二岗位需求大、薪资高缺口离谱。
现在几乎所有行业都在“抢”大模型应用开发人才——银行要智能风控、教育要个性化辅导、电商要智能推荐、甚至餐馆要智能点餐系统几乎每个企业都想沾大模型的光但能把大模型落地的人才却少得可怜。
需求决定薪资据猎聘最新招聘数据显示大模型应用开发岗位的月薪普遍在15k-30k资深从业者最高年薪可达60w而且岗位数量还在持续上涨小白入门后不愁找不到工作。
图片来源网络侵删这里要强调一点不是说传统算法工程师不重要恰恰相反没有他们打下的算法基础没有底层技术的支撑大模型也成不了“万能工具箱”。
但对小白、转行人群以及普通程序员来说我们要做的是“快速切入赛道、快速落地变现”而大模型应用开发工程师正是最符合这个需求的选择——能快速上手、能解决实际问题、能拿到高薪这样的技术才是真的“香”。
最后补充一句不管是“造模型”的传统算法工程师还是“用模型”的大模型应用开发工程师核心都是“解决实际问题”没有高低之分。
但对小白和想快速踩上AI风口的程序员来说先从大模型应用开发入手积累项目经验、夯实基础后续再根据自身发展选择深耕底层算法或是继续深耕大模型落地都是非常稳妥的路线。
那么如何系统的去学习大模型LLM作为一名从业五年的资深大模型算法工程师我经常会收到一些评论和私信我是小白学习大模型该从哪里入手呢我自学没有方向怎么办这个地方我不会啊。
如果你也有类似的经历一定要继续看下去这些问题啊也不是三言两语啊就能讲明白的。
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2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。
随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。
加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。
大模型学习指南路线汇总我们这套大模型资料呢会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。
①.基础篇基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念用最易懂的方式带你入门大模型。
②.进阶篇接下来是进阶篇你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。
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