文章分析了大模型领域两类岗位：门槛极高的算法工程师和相对较低的应用工程师。建议没有技术或业务壁垒的从业者可考虑大模型应用方向，但需警惕盲目跟风。推荐利用业余时间先尝试研究，确认适合后再转行。文章还介绍了大模型在各行业的应用场景和学习资源获取方式，为想进入该领域的人提供参考。
大模型算是当之无愧最火的一个方向了，算是新时代的风口。有小伙伴觉得，既然是新领域、新方向，那么，人才需求肯定比较大，相应的人才缺乏，竞争也会更少，那转行去做大模型是不是一个更好的选择呢？是不是更好就业呢？是不是就暂时能抵抗35岁中年危机呢？
在这里分享一下我的看法，希望给想要在大模型领域发展或者转行去做大模型的同学一些参考和建议。
我们先来分析一下大模型这个领域。
实际上，大模型开发也分为两类，一类是算法工程师，另一个类是应用工程师。算法工程师就是研究大模型算法，应用工程师是基于大模型做一些上层应用的开发。当然，后面这类也需要对大模型有或多或少的了解，毕竟，你做普通业务开发还得了解MySQL、Kafka、Redis等底层实现一样。
第一类算法工程师
要求就高了，不是说你想转行去做，就能做得了的。竞争门槛极其高，起码得是个985/211硕士毕业吧，知名期刊发表过相关论文，有扎实的机器学习、人工智能的理论功底。
如果还要考虑要不要转行去做的，建议你早点放弃吧。因为真的适合去做的，根本就不需要犹豫。
第二类应用工程师
要求相对就低很多了，选择深耕的方向比较好的有两类，一类是有技术壁垒，一类是有业务壁垒。
像刚刚提到的大模型算法，算是有技术壁垒，而大模型应用就算是有业务壁垒的方向，他跟电商、物流、财务以及其他大型2B系统一样，业务较复杂。对于毕业五年以上的人，如果想要进入这些业务行业，就要比深耕这些行业多年的候选人，更没有优势，毕竟HR在筛选候选人的时候，还是倾向于选择业务匹配的候选人，特别是一些中高端的职位。
如果你现在的方向没有技术壁垒，也没有业务壁垒，那么，有业务壁垒的大模型方向，算是一个不错的选择。但是，不要总是看着别人碗里的饭香，别人的老婆更好，因为这种情况太常见了。今天的热门，也有可能会两三年后的天坑，就像当年的IOS、Android开发一样，没有那么多需求了。谁知道呢？
球友现在在大厂做电商开发，也算是有业务、有技术的方向，没必要换赛道去做大模型。自废武功，从新开始，这不是傻吗？除非自己对大模型情有独钟，那另当别论。
即便如此，也要看看这种热情是不是一瞬间的，因为很多东西都是因为不懂，有新鲜感，才觉得好。深入进去，未必有你想得好。建议可以先利用自己的业余时间研究研究，试试感觉，弄了半年，还觉得很不错，适合自己，并且自己有优势，再转也来得及。
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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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• 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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