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大模型的出现,让行内和行外大多数人都感到非常焦虑。
行外很多人想了解却感到无从下手,行内很多人苦于没有硬件条件无法尝试。想转大模型方向,相关的招聘虽然层出不穷,但一般都要求有大模型经验。而更多的人,则一直处于观望之中,感觉自己只能每天看看各种自媒体,以及在聊天时的各种口嗨,难以躬身入局。
但也有不少人对其表示怀疑,巨大的算力成本和模糊的落地场景是其发展的阻碍。大家更容易将其和元宇宙等概念联系起来,视为泡沫。但技术的变革和炒作不一样,不是用Gartner曲线能度量出来的,养活一堆炒股人、自媒体只是变革附带的效应。即使人工智能的发展经历三起三落,也没有什么能阻挡历史的进程。
隔行如隔山,实际上,大模型不是泡沫,而是像深度学习本身一样,是AI的一种新技术领域。在ChatGPT家喻户晓之前,大模型已经在学术界火了两三年了。
对于NLP算法工程师来说,不是要不要转方向的问题,而是必须要跟进。就像从n-gram统计语言模型到基于RNN的神经语言模型,再到Bert等预训练语言模型一样,现在再到大语言模型,这一路的演进都是作为NLP算法工程师必须了解的。
与其焦虑,不如行动。具体如何入门,可以先从做垂类模型的公司或者小公司切入,完整地参与到大模型的生产和落地中,积累了一定经验,再决定以后的方向。
大模型需要的基础也很简单,需要的更多是实战经验。如果不做强化学习的部分,掌握语言模型的基本概念以及Transformer的原理,再了解一下常见的几类大模型的结构,就可以上手了。在实践过程中,再积累一些分布式训练的经验就够了。现在各种深度学习库乃至LLM库都越来越健全,只要做过机器学习,调用起来各种接口也应该会得心应手。
其实所谓的新的增长点,不局限于大模型本身,而是大模型是趋势,其中有无数新的增长点。如果你是技术人员,要考虑的是具体深入演进哪个子领域,写上层模型代码还是cuda编程,做预训练还是微调。可以结合当前业务场景和自身的成长需求,来选择合适的技术栈。入门之后,会有更多更细的选择,像选用哪种深度学习库,用什么框架来适配新的显卡,都是需要用长远的眼光来认真衡量的。
大模型深刻将影响AI未来的发展,算法工程师之外的其他互联网人,也都应当充分思考与其的关联。如果你是互联网创业者或者产品经理,需要考虑能将大模型具体应用到什么行业什么场景;如果你是开发人员,要考虑如何更好地将大模型结合到App中,而不只是简单地提供调模型的接口。如果你是运营,要考虑如何更好地建立用户对大模型的认知。对于非互联网人,也应该积极去拥抱变化,体验新技术带来的魅力,跟上时代的发展。
如果实在没法赶上风口,也不要紧,毕竟任何行业都存在周期性。最重要的是,进入一个行业之后,就尽量去接触这个行业的最高标准,不断沉淀积累。不能风口来了,却没有能力抓住。
但也不能完全被行业标准所禁锢,这会让一个人的理解力和判断力变得狭隘。要时刻保持开放的头脑,能跳出行业看问题。平时要多思考,多了解工作以外的事情,看清数字变化背后的本质。
每个人的情况不同,要提高判断力,在无数诱惑下更加专注,不断扪心自问对自己来说什么事情是有价值、有意义的。我们不必做所有的事情,只需要做有意义的事情。
最后,附上一些大模型面经,供需要的同学参考。别忘了关注公众号“互联网持续学习圈”,带你了解更多大模型相关的知识。祝好!
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作为普通人,入局大模型时代需要持续学习和实践,不断提高自己的技能和认知水平,同时也需要有责任感和伦理意识,为人工智能的健康发展贡献力量。
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