继ChatGPT开启大语言模型引领的新一轮人工智能革命以来，我们持续见证了人工智能领域技术的加速迭代，世界各地知名大企公司陆续推出了大模型和技术创新产品，标志着大模型技术的成熟和大规模应用的开始。
一、行业发展趋势：
2024年大模型的十大发展趋势：
趋势1 算力底座**：**迈向十万卡集群量变，速度和效率双提升。
趋势2 推理分析**：**LLM带来推理能力跃迁，开启“智力即服务”新模式。
趋势3 创意生成：AIGC应用爆发，降低专业创作门槛。
趋势4 情绪智能：LLM赋予机器情感价值，打开人机陪伴市场。
趋势5 智能制造：多模态大模型技术升级，提升工业新质生产力。
趋势6 游戏环境：大模型与游戏共振共生，打造Agent最佳训练场。
趋势7 移动革命：端侧模型带来智能设备与应用入口变革。
趋势8 具身智能：人型机器人与大模型共同进化，为外脑提供“躯体”。
趋势9 开源共享：开源生态实现降本普惠，推进”外脑“共享和迭代。
趋势10 人机对齐：AI对齐是大模型产品的重要竞争力，也关乎通用人工智能的未来。
二、人才市场发展趋势
根据脉脉数据，2024年1-3季度大模型行业人才市场整体呈现稳中有升的态势，既有供不应求，也有人才饱和的情况，主要表现如下：
- 人才需求方面
大模型领域人才需求整体上持续增长，但也有供大于求、人才饱和的情况，部分核心关键的技术研发人才仍然供不应求。
- 岗位紧缺方面
招聘企业仅在云计算、音视频算法、大模型算法等高技术/研发岗位处于紧缺状态，主要包括：
大模型算法负责人、大模型算法工程师、AIGC算法工程师、大语言模型开发工程师、大模型应用开发工程师、提示词工程师、大模型部署工程师、大模型测评工程师、人工智能工程师、推荐算法工程师、广告算法工程师、反欺诈-风控算法工程师、搜索算法工程师、产品经理、产品架构师、JAVA工程师、后端开发工程师、C++工程师、云计算工程师、图像识别/计算机视觉工程师、自然语言处理工程师、机器人算法工程师、智能驾驶系统工程师、导航算法工程师、数据研究员、数据架构师、数据科学家、深度学习工程师、数据分析师等。
- 跳槽薪酬方面
2024年1-3季度，大模型领域新发岗位平均年薪约为60万元。
与过去几年大模型领域人才跳槽动辄涨薪2-3倍相比，2024年度大模型领域跳槽薪酬涨幅相对理性，整体涨幅多在30-50%。
- 人才集中度方面
⼤模型领域的⼈才集中度⾮常⾼，⼀线城市成为⼤模型⼈才的聚集地。北京在⼤模型⼈才数量上断层式领先，⼤模型⼈才占全国的32.19%，上海占16.85%，深圳占10.07%。
- 应用领域方面
大模型岗位需求和招聘企业主要在纯互联网、电子商务、新零售、新生活服务、新金融科技、游戏、企业数字化服务、通信、新能源汽车等新兴经济产业领域。如字节跳动、小红书、蚂蚁集团、美团、阿里巴巴、抖音集团、腾讯、华为、百度和零一万物等，这些公司在大模型领域的新发岗位量较高。
- 人才画像方面
随着大模型领域人才薪酬整体提高，相应地招聘企业对领域的人才要求也是水涨船高：
如学历要求以硕士和博士为主，专业偏好计算机科学、人工智能、数据科学、数学等，工作年限需要3-5年且以年轻人为主，需要具备编程技能、机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等大模型相关技术领域的知识和实践经验。
- 人才流动性方面
大模型领域人才表现出对该领域的技术所吸引和对前景保持乐观，人才多为主动加入，跳槽的积极主动性比其他领域更高。
人才主要在互联网、电⼦商务&新零售、新⽣活服务、新⾦融科技、游戏、智能硬件、通信、企业数字化服务、新能源汽车、人工智能领域等企业之间流动。
三、薪酬洞察
2024年1-3季度，⼤模型领域新发岗位平均⽉薪TOP10集中在技术岗，尤其是在算法、架构和数据⽅⾯。其中⼤模型算法平均⽉薪⾼达6.75万元以上，位列第⼀。数字前端⼯程师平均⽉薪约为6.48万元。⾼薪TOP10岗位的平均⽉薪，均超过6万元（以一线城市为参考）。
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。
作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的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。
一、大模型全套的学习路线
学习大型人工智能模型，如GPT-3、BERT或任何其他先进的神经网络模型，需要系统的方法和持续的努力。既然要系统的学习大模型，那么学习路线是必不可少的，下面的这份路线能帮助你快速梳理知识，形成自己的体系。
L1级别:AI大模型时代的华丽登场
L2级别：AI大模型API应用开发工程
L3级别：大模型应用架构进阶实践
L4级别：大模型微调与私有化部署
一般掌握到第四个级别，市场上大多数岗位都是可以胜任，但要还不是天花板，天花板级别要求更加严格，对于算法和实战是非常苛刻的。建议普通人掌握到L4级别即可。
今天只要你给我的文章点赞，我私藏的大模型学习资料一样免费共享给你们，来看看有哪些东西。
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”。
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。
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一、全套AGI大模型学习路线
AI大模型时代的学习之旅：从基础到前沿，掌握人工智能的核心技能！
二、640套AI大模型报告合集
这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。
三、AI大模型经典PDF籍
随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。
四、AI大模型商业化落地方案
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。
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
- …
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
- …
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
- …
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。