【强烈收藏】大模型时代来临：程序员抓住风口，抢占先机-开发者社区

文章指出在当前行业裁员环境下，大模型领域反而是人才需求旺盛的就业风口。大模型是参数量达数十亿甚至千亿级别的AI模型，包括语言模型、图像识别模型和强化学习模型等。大模型发展迅速，技术迭代快，程序员应抓住这一学习机会。文章提供了大模型学习资源，包括成长路线图、视频教程和实战资料等，帮助零基础学习者系统掌握大模型技术，为未来就业做好准备。

恕我直言，就这几天，各大厂都在裁员，什么开发测试运维都裁，只有大模型是急招人。

你说你不知道大模型是什么？那可太对了，你不知道说明别人也不知道，就是要趁只有业内部分人知道的时候入局！

尤其是干程序员的，绝对要抓住这个机会，我不是危言耸听，经历过Java、Python、大数据的，都应该知道，每个新技术，风口就那么多年，技术迭代的很快。

1.大模型是什么？

大模型（Large Models或Big Models）通常指的是参数量达到数十亿甚至千亿级别的人工智能模型，它们具有极强的表达能力和学习能力，能够处理和理解大量的数据。在人工智能领域，大模型通常是指采用深度学习技术的模型，尤其是神经网络模型，这些模型包含大量的神经元和参数，能够捕捉数据中的复杂模式和关系。

2.大模型的典型代表包括：

语言模型：

如OpenAI的GPT-3、谷歌的BERT、清华大学和智谱AI的GLM-4等，这些模型能够理解和生成自然语言，应用于机器翻译、文本摘要、问答系统、内容创作等领域。

图像识别模型：如卷积神经网络（CNN）模型，用于图像识别、分类和检测等任务。
强化学习模型：

如用于游戏、机器人控制等领域的大规模强化学习模型。

大模型的发展得益于计算能力的提升、数据量的增加以及算法的改进。它们通常需要大量的计算资源进行训练，并且在部署时也可能需要较大的计算资源来运行。大模型的优点在于它们能够处理更加复杂的任务，提供更加准确和丰富的信息，但同时也带来了计算成本高、能耗大、训练和部署难度大等问题。

随着大模型技术的不断进步，它们正在成为人工智能研究和应用的热点，未来可能会在更多领域发挥重要作用，推动人工智能技术的发展和应用。

大模型未来如何发展？普通人如何抓住AI大模型的风口？

※领取方式在文末

为什么要学习大模型？——时代浪潮已至

随着AI技术飞速发展，大模型的应用已从理论走向大规模落地，渗透到社会经济的方方面面。

技术能力上：其强大的数据处理与模式识别能力，正在重塑自然语言处理、计算机视觉等领域。
行业应用上：开源人工智能大模型已走出实验室，广泛落地于医疗、金融、制造等众多行业。尤其在金融、企业服务、制造和法律领域，应用占比已超过30%，正在创造实实在在的价值。

未来大模型行业竞争格局以及市场规模分析预测:

同时，AI大模型技术的爆发，直接催生了产业链上一批高薪新职业，相关岗位需求井喷：

AI浪潮已至，对技术人而言，学习大模型不再是选择，而是避免被淘汰的必然。这关乎你的未来，刻不容缓！

那么，我们如何学习AI大模型呢？

在一线互联网企业工作十余年里，我指导过不少同行后辈，经常会收到一些问题，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题，也不是三言两语啊就能讲明白的。

所以呢，这份精心整理的AI大模型学习资料，我整理好了，免费分享！只希望它能用在正道上，帮助真正想提升自己的朋友。让我们一起用技术做点酷事！

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加上后我将逐一发送资料
与志同道合者共勉
真诚无偿分享！！！

适学人群

我们的课程体系专为以下三类人群精心设计：

AI领域起航的应届毕业生：提供系统化的学习路径与丰富的实战项目，助你从零开始，牢牢掌握大模型核心技术，为职业生涯奠定坚实基础。
跨界转型的零基础人群：聚焦于AI应用场景，通过低代码工具让你轻松实现“AI+行业”的融合创新，无需深奥的编程基础也能拥抱AI时代。
寻求突破瓶颈的传统开发者（如Java/前端等）：将带你深入Transformer架构与LangChain框架，助你成功转型为备受市场青睐的AI全栈工程师，实现职业价值的跃升。

※大模型全套学习资料展示

通过与MoPaaS魔泊云的强强联合，我们的课程实现了质的飞跃。我们持续优化课程架构，并新增了多项贴合产业需求的前沿技术实践，确保你能获得更系统、更实战、更落地的大模型工程化能力，从容应对真实业务挑战。
资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。