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2024开端,真心建议大家冲一冲新兴行业AIGC,工资高不内卷_2024ai新兴工作岗位

2024年08月01日 aigc 我要评论
毫无疑问AI时代已经开启,未来AI将成为和互联网一样的基础设施,就像曾经的传统行业都在“互联网+”,以后就会是“AI+”。作为普通人,虽然不强求一定要了解AI的原理(确实有一定的门槛)但你至少要了解AI能做什么、不能做什么、它将会如何影响人类的生活。“今天你引以为傲的技能,可能明天就被AI替代了”只要你对当下趋势有一点点敏感度,或者对自己的未来负责的话,你就一定知道要开始学习AI了。

毫无疑问ai时代已经开启,未来ai将成为和互联网一样的基础设施,就像曾经的传统行业都在“互联网+”,以后就会是“ai+”。

作为普通人,虽然不强求一定要了解ai的原理(确实有一定的门槛)但你至少要了解ai能做什么、不能做什么、它将会如何影响人类的生活。

“今天你引以为傲的技能,可能明天就被ai替代了”

只要你对当下趋势有一点点敏感度,或者对自己的未来负责的话,你就一定知道要开始学习ai了。

一、打工人怎么用ai提高效率?

1. ai做ppt

2. ai帮看资料

3. ai做表格

4. ai做思维导图

5. ai 配色

6. ai写周报

7. ai会议转录

8. ai做图表

9. ai写创意文案

10. ai做视频

二、怎么用ai赚钱?

其实赚钱的本质都一样:信息差、资源差、认知差,你有但别人没有的东西就可以拿来赚钱。

拿ai生成图片举例,按这三个思路考虑:

卖产品:

比如做定制手机壳,用ai生成不同风格的照片,找工厂定制手机壳,轻松做出差异化。
(工具:国外:midjourney、stable diffusion,国内:无界ai、vega ai)

卖服务:

比如老照片智能修复,咸鱼上单价10-30一张,量起来了也很赚钱。(工具:restorephoto.ai)

卖教程:

前一阵小红书上很多ai绘画的账号,很多人想做但不知道入门,就可以把这些人召集起来,开班教学或者卖资料。还是那句话【淘金的人不一定赚到钱,但是卖淘金的铲子一定能赚到钱】

其他的领域都可以按照这个思路类比

比如用ai生成文字:卖产品就是做ai写作工具,卖服务就是利用ai提供文章改写服务,卖教程就是教别人怎么利用ai工具写作。

除了以上赚钱思路,还有一种是大家还可以结合自己的工作去做提效和创新

以后的ai时代会出现越来越多的超级个体,一个人就是一个团队,不需要依附公司或者搭建团队,也能解决复杂的问题,想想就兴奋诶!

如何学习大模型 ai ?

由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人,只能说是:

“最先掌握ai的人,将会比较晚掌握ai的人有竞争优势”。

这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的ai大模型资料包括ai大模型入门学习思维导图、精品ai大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

在这里插入图片描述

第一阶段(10天):初阶应用

该阶段让大家对大模型 ai有一个最前沿的认识,对大模型 ai 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 ai 聊天,而你能调教 ai,并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 ai 能干什么?
  • 大模型是怎样获得「智能」的?
  • 用好 ai 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例:向 gpt-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • prompt 攻击和防范

第二阶段(30天):高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 ai 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 ai 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 python 和 javascript 程序员。

  • 为什么要做 rag
  • 搭建一个简单的 chatpdf
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示(embeddings)
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 rag
  • 搭建 rag 系统的扩展知识
  • 混合检索与 rag-fusion 简介
  • 向量模型本地部署

第三阶段(30天):模型训练

恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 ai相关的工作,自己也能训练 gpt 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。

到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“ai小子”。那么你还想往下探索吗?

  • 为什么要做 rag
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建

第四阶段(20天):商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 ai 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 openai 代理
  • 热身:基于阿里云 pai 部署 stable diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vllm 部署大模型
  • 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 llm 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案

学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 ai 的正确特征了。

这份完整版的大模型 ai 学习资料已经上传csdn,朋友们如果需要可以微信扫描下方csdn官方认证二维码免费领取【保证100%免费

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