在AI的时代，程序员如何才不被淘汰

随着人工智能技术的迅猛发展，大模型（Large Language Models, LLMs）正逐渐成为IT行业的热点。对于程序员来说，转行大模型领域不仅意味着新的机遇，也面临着诸多挑战。本文将探讨程序员转行大模型的机遇与挑战，以及如何顺利实现转型。

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机遇：

技术升级：大模型领域的技术不断迭代，程序员可以通过学习大模型相关技术，提升自己的技术水平，实现职业成长。

市场需求：随着AI技术的广泛应用，大模型领域的市场需求不断增长，为程序员提供了丰富的就业机会。

薪资待遇：大模型领域技术人才稀缺，程序员成功转行后，有望获得更高的薪资待遇和职业发展空间。

跨界合作：大模型领域的跨学科特性，使得程序员有机会与不同领域的专业人士合作，拓宽视野，丰富工作经验。

挑战：

技术门槛：大模型领域涉及深度学习、自然语言处理等前沿技术，程序员需要克服技术门槛，系统学习相关知识。

知识体系重构：从编程转向大模型领域，程序员需要重构自己的知识体系，适应新的技术栈和业务逻辑。

学习资源不足：大模型领域相对较新，相关学习资源和资料相对有限，程序员需要主动寻找和积累学习资源。

就业竞争激烈：大模型领域技术人才需求量大，但同时也有大量专业人才涌入，程序员需要不断提升自己的竞争力。

转型策略：

明确目标：程序员在转行前，要明确自己的职业规划和目标，了解大模型领域的具体岗位需求。

系统学习：通过在线课程、专业书籍、实战项目等多种途径，系统学习大模型领域的相关知识。

积累实践经验：积极参与开源项目、实战项目等，积累大模型领域的实践经验，提升自己的技术实力。

拓展人脉：加入相关技术社区、论坛，参加行业会议、研讨会，与业内人士交流，拓展人脉资源。

调整心态：面对转行过程中的困难和挑战，程序员要保持积极的心态，勇于尝试，不断调整自己的学习方法和策略。

总之，程序员转行大模型领域既有机遇也有挑战。通过明确目标、系统学习、积累实践经验、拓展人脉和调整心态，程序员可以顺利实现转型，抓住AI时代的新机遇。

在大模型时代，我们如何有效的去学习大模型？

现如今大模型岗位需求越来越大，但是相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。
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掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：

• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；

• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；

• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；

• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。

可能大家都想学习AI 大模型技术，也_想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路，少碰壁，这里我直接把都打包整理好，希望能够真正帮助到大家_。

一、AGI大模型系统学习路线

很多人学习大模型的时候没有方向，东学一点西学一点，像只无头苍蝇乱撞，下面是我整理好的一套完整的学习路线，希望能够帮助到你们学习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。