【必藏】大模型学习指南：就业前景+保研建议+技能提升，助你快速入门！

大模型领域就业前景广阔，薪资高但竞争激烈，需掌握深度学习、Transformer等核心技术。建议提升编程能力，积累项目经验，持续学习前沿技术，拓展跨领域能力。保研者应明确研究方向，选择有实力的院校导师，重视科研背景和数学基础，关注行业动态才能保持竞争力。

大模型方向如何？

什么是大模型？

大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能，能够处理更加复杂的任务和数据。大模型在各种领域都有广泛的应用，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等，例如如今常见的AI工具都是语言大模型产品。大模型通过训练海量数据来学习复杂的模式和特征，具有更强大的泛化能力，可以对未见过的数据做出准确的预测。

大模型的就业前景

根据招聘平台的数据，提及AIGC、大语言模型、大模型等关键词的岗位自ChatGPT等技术发布以来持续增长。在大模型行业，对于具有高级算法技术人才的需求尤为旺盛。大模型相关岗位的薪资相对较高，许多职位年薪可达到40万元以上，吸引了大量同学。

然而，人才需求仍然紧迫，尤其是在大模型预训练经验、Transformer框架应用等方面。竞争激烈的市场要求同学们具备扎实的编程和深度学习能力，持续跟进技术动态，成功入职需要较高的专业水平和经验积累。

来源：招聘网站

但另一方面，大模型的相关工作也有很多人劝退，要么是进入一些企业以后压力非常大，竞争激烈，需要大量的资源投入等等，要么就是进入一些国企以后觉得过于清闲，之前学过的内容用不上有很大的落差，所以想要选择大模型相关工作还是要做好调研，思考清楚再决定。

大模型的就业门槛？

大模型相关行业的招聘要求一般是要求学历最好是硕士且是985/211的同学，对学历还是有一定门槛的。

从事大模型相关岗位通常要求同学们具备以下技能：

►编程能力：熟练掌握Python、C++等编程语言，具备良好的编程功底。

►深度学习框架：熟悉深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow等，以及相关的工具和库，如Hugging Face Transformers、DeepSpeed、Megatron-LM等。

►算法理解与应用：掌握传统NLP、深度学习NLP相关算法，并具有相关实战经验。对深度学习、Transformer、预训练等有深入的理解和经验，能够根据论文复现相关算法。

►数据处理与清洗：了 解数据挖掘、数据清洗、数据预处理等流程，能够处理大规模数据集，并具备一定的数据挖掘和构造能力。

►模型开发与优化：参与大规模预训练语言模型的研发、部署、微调，进行功能实现、性能优化、系统调优等工作。

来源：BOSS直聘

就业分析与建议

► 提升技术能力

想要获得大模型相关的offer需要精通大模型相关的核心技术，包括深度学习、自然语言处理、机器学习算法等。熟练掌握Python、C++等编程语言，并深入理解深度学习框架如PyTorch、TensorFlow等，是基础要求。此外，了解并能够应用Transformer、BERT等大模型的架构与技术，能显著提高同学们的技术竞争力。

► 注重项目实践经验

技术能力的提升离不开实践经验的积累。参与开源项目、实习以及科研项目，不仅能丰富个人履历，还能提高解决实际问题的能力。同学们可以在学校里多尝试参加一些与大模型相关的项目，多接触与大模型相关的开发和优化任务，提升实战经验，还可以参与一些相关的竞赛去做一些创新或者根据比赛的内容发表一篇比较不错的论文。

► 持续学习与关注行业动态

大模型技术日新月异，同学们必须保持持续学习的状态，关注前沿研究和技术更新。参加技术论坛、研讨会，订阅相关领域的研究论文或技术博客，可以帮助同学们保持对最新趋势的敏感度。还可以选择相关的深度学习、AI认证课程，也有助于提升个人的学术和技术背景。

► 拓展跨领域的能力

大模型技术不仅仅局限于纯技术岗位，跨领域的复合型人才也在市场上受到高度重视。同学们可以拓宽自己的专业领域，比如结合金融、医疗、制造业等行业的知识，与大模型技术相结合，形成独特的竞争优势。跨领域背景的同学们能够在更多行业中找到适合自己的岗位，提升就业机会。

► 个人主页的建设

同学们可以建立一个自己的主页，不管是自己搭建一个还是在技术社区、社交媒体等平台都可以，在主页上展示自己的技术能力、项目成果以及研究成果，积极参与开源项目、技术博客的撰写和分享。

保研选择建议

很多同学在本科的时候了解了一些大模型相关的内容想要继续深造，或者是以后想要从事大模型相关的工作，那么作为一个保研er，**接下来应该如何准备以及后续研究方向、院校、导师应该如何选择呢？**接下来岛主将给大家分析一下：

明确未来的研究方向与专业定位

大模型是一个相对宽泛的领域，如果要具体到个人的职业发展，首先就需要明确自己在该领域的兴趣和擅长的方向，确定自己的定位。以下是几个主要的方向：

►自然语言处理（NLP）：如GPT、BERT等模型的优化与应用。

►计算机视觉（CV）：如大规模视觉模型、Transformer在图像处理中的应用。

►深度学习框架：如大型神经网络的训练、优化、分布式计算等。

►强化学习（RL）：例如基于大模型的自我学习与决策机制。

选择院校与导师

保研时，首先可以关注一下各个学校在机器学习、深度学习、AI等方面的排名；其次要看院校的研究方向与项目。大部分院校的研究所会有“人工智能与大数据研究中心”或类似的实验室，重点查看这些实验室是否有涉及大模型的研究；最后是导师的科研成果：你可以直接查阅目标导师近几年是否在大模型领域有科研成果。

目前国内大模型方向突出的团队有：

保研准备：科研背景与实践经验

保研过程中，科研经历和实践经验是非常重要的加分项，可以从以下几个方面准备：

科研经历：尽可能参与和大模型相关的科研项目。如果你的学科背景是与AI或计算机相关，可以参与一些与大模型相关的课题研究。争取发表与大模型相关的学术论文，尤其是在国际期刊或会议上的论文，这对于保研来说非常加分。

实践经验：参加一些大模型领域的技术竞赛或开源项目。例如，Kaggle上的NLP或计算机视觉比赛，或者GitHub上的大模型开源项目。

学术成绩与核心课程

大模型研究对数学、编程以及深度学习的基础非常高要求，因此你的学术成绩尤其重要：

基础课程成绩：需要保证数学、编程、数据结构、机器学习、人工智能等基础课程的成绩优秀。尤其是线性代数、概率论、矩阵论、高等数学、算法设计等课程，理解这些基础知识对于后续的深度学习与大模型的学习非常重要。

深度学习相关课程：积极选修深度学习、自然语言处理、计算机视觉等相关课程，保证这些课程的成绩。

写在最后

大模型领域的前景广阔，需求旺盛，但也充满挑战。同学们在保研时着重选择相关的方向和导师团队进行深造。最后，持续学习和关注行业动态，保持技术前沿的敏感度，才能在未来的道路上不断进步。岛主祝各位保研er都能拿到自己心仪的offer~

普通人如何抓住AI大模型的风口？

为什么要学习大模型？

在DeepSeek大模型热潮带动下，“人工智能+”赋能各产业升级提速。随着人工智能技术加速渗透产业，AI人才争夺战正进入白热化阶段。如今近60%的高科技企业已将AI人才纳入核心招聘目标，其创新驱动发展的特性决定了对AI人才的刚性需求，远超金融（40.1%）和专业服务业（26.7%）。餐饮/酒店/旅游业核心岗位以人工服务为主，多数企业更倾向于维持现有服务模式，对AI人才吸纳能力相对有限。

这些数字背后，是产业对AI能力的迫切渴求：互联网企业用大模型优化推荐算法，制造业靠AI提升生产效率，医疗行业借助大模型辅助诊断……而餐饮、酒店等以人工服务为核心的领域，因业务特性更依赖线下体验，对AI人才的吸纳能力相对有限。显然，AI技能已成为职场“加分项”乃至“必需品”，越早掌握，越能占据职业竞争的主动权

随着AI大模型技术的迅速发展，相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业：

人工智能大潮已来，不加入就可能被淘汰。如果你是技术人，尤其是互联网从业者，现在就开始学习AI大模型技术，真的是给你的人生一个重要建议！

如果你真的想学习大模型，请不要去网上找那些零零碎碎的教程，真的很难学懂！你可以根据我这个学习路线和系统资料，制定一套学习计划，只要你肯花时间沉下心去学习，它们一定能帮到你！

大模型全套学习资料领取

这里我整理了一份AI大模型入门到进阶全套学习包，包含学习路线+实战案例+视频+书籍PDF+面试题+DeepSeek部署包和技巧，需要的小伙伴文在下方免费领取哦，真诚无偿分享！！！

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部分资料展示

一、 AI大模型学习路线图

这份路线图以“阶段性目标+重点突破方向”为核心，从基础认知（AI大模型核心概念）到技能进阶（模型应用开发），再到实战落地（行业解决方案），每一步都标注了学习周期和核心资源，帮你清晰规划成长路径。

二、 全套AI大模型应用开发视频教程

从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。

三、 大模型学习书籍&文档

收录《从零做大模型》《动手做AI Agent》等经典著作，搭配阿里云、腾讯云官方技术白皮书，帮你夯实理论基础。

四、大模型大厂面试真题

整理了百度、阿里、字节等企业近三年的AI大模型岗位面试题，涵盖基础理论、技术实操、项目经验等维度，每道题都配有详细解析和答题思路，帮你针对性提升面试竞争力。

适用人群

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。

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