在2023和2024年，大语言模型的发展迎来了绝对风口，吸引了大量创业者和投资者。然而，经过一年的发展，许多公司已经销声匿迹。那么，未来大模型方向上还有哪些可以继续发展的方向呢?

基座大模型预训练

现状

- 展现出“胜者通吃”的局面。
- 闭源版本如ChatGPT、Claude、Gemini领先，开源版本如Llama、QWen超越许多公司的预训练产品。
- 预训练人才稀缺，前景较好。但是就业找坑可能是大问题

前景与方向

- 未来只有最顶尖的公司才能在基座大模型预训练领域有所作为。
- 需要拥有多篇论文的大牛加入核心团队以取得突破。

就业方向

1.通义千问(阿里)2.文心一言(百度)3.月之暗面4.比较小的创业公司

大模型微调（Fine-tuning）

现状

-大模型微调是提高模型应用效果的重要手段。
-微调模型需要大量的领域数据和专业知识，当前市场对这类人才的需求较大。

前景与方向

-微调模型可以显著提升大模型在特定领域的表现。
-未来在垂直领域（如医疗、金融、法律等）进行大模型微调的需求将持续增长。
-企业需要建立专门的团队进行大模型的推广与微调，确保模型能够适应不同应用场景的需求。

就业

很好就业，目前常见的算法领域都可以就业，(搜推广) 目前搜推广等传统算法行业都在逐步把bert等换成llm，所以前景较好。
大概知识：rag/agent/cot等等

多模态大模型

现状

- 基座训练比单纯的语言大模型更具挑战。
- 难点在于数据获取和多模态之间的协调。
- 尚未达到语言大模型的高度，但未来潜力巨大。
- 适合预研和部分应用，非常有前景。

前景与方向

- 未来两到三年内有望成为新的风口。
- 通过算法和架构创新解决多模态数据的获取和有效融合问题。
- 推动多模态大模型的实际应用。

AIGC（AI Generated Content）

现状

- AI生成内容（图片和视频）在娱乐和创意领域引人注目，但商业化进程早期。
- 主要用于娱乐化应用，尚不足以支撑大规模商业化。

前景与方向

- 真正风口可能还需要一段时间才能到来。
- 未来方向包括创意和娱乐领域的个性化内容生成和创新。
- 在设计、广告、教育和培训等领域发挥更大作用。

综合建议

别观望了，大家赶紧入坑吧，现在不会大模型的应届生找工作都难。尤其是nlp领域，所以建议大家提前了解提前准备

如何学习AI大模型？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高

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学习路线

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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