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门户网站建设投资,ue5培训机构哪家强,青岛网站建设康之迅,龙岗做网站多少钱咱们先唠个实诚的——现在想蹭AI大模型的风口#xff0c;是不是得先啃完《深度学习》《机器学习实战》#xff1f;是不是得把TensorFlow、PyTorch的API背得滚瓜烂熟#xff1f;是不是得搞懂“卷积神经网络 ”“Transformer架构”这些绕口的术语#xff1f; 不用#xff01…咱们先唠个实诚的——现在想蹭AI大模型的风口是不是得先啃完《深度学习》《机器学习实战》是不是得把TensorFlow、PyTorch的API背得滚瓜烂熟是不是得搞懂“卷积神经网络 ”“Transformer架构”这些绕口的术语不用真不用我跟你掏心窝子说AI大模型时代咱们普通人要抓的核心就仨事儿——提示词工程、模型微调、RAG检索增强生成的组合拳。至于底层技术你有个概念就行犯不着把自己熬成“技术宅”。一、提示词不是“写句子”是“设计AI的思考框架”先问你个扎心的问题你之前跟AI聊天写提示词是不是就一句话比如“帮我写篇电商选品方案”“帮我拟个智能客服话术”结果AI给你回的要么太笼统要么跑题要么像“模板复制粘贴”如果是那你得赶紧改——提示词不是“写句子”是“设计AI的思考逻辑”。我给你看个京东智能选品的真实提示词第一步分析近30天京东美妆类目“敏感肌护肤品”的TOP10单品提取核心卖点比如“无酒精”“神经酰胺含量5%”、月销量、复购率第二步根据这些单品的用户评价总结“敏感肌用户最在意的3个点”比如“是否泛红”“是否刺痛”“是否闷痘”第三步针对“学生党敏感肌”群体生成3条选品推荐话术要求加“月销1万”“复购率40%”这类数据口语化像“闺蜜推荐”。你看这不是“写句子”是给AI画了条“思考路线”——它得先分析数据再总结需求最后输出符合人群的话术。我之前的学生就是靠设计这套提示词进了京东金融做智能选品助手月薪开了28K——比同期学Java的同学高了整整10K。提示词的核心不是“华丽 ”是“结构化”——要学会用“思维链”“思维树”设计步骤比如写论文的提示词得拆成“先给提纲→选题目→生成大纲→写小节内容”做医疗咨询的得拆成“先问症状优先级→再问过往病史→最后给建议”。不同行业的提示词完全不一样电商要加“用户复购率”医疗要加“症状排序”这些细节都是需要迭代优化的“工程活”。二、模型微调不是“炫技”是“给AI补短板”但提示词再牛也有搞不定的时候——比如你用Llama模型写中文提示词它要么答非所问 要么语法稀碎像“你可以分析销售数据…哦不我是说你可以看一下销售的数据…”。为啥因为Llama本身是用英文语料训练的中文支持天生弱——就像你让一个没学过中文的 老外读唐诗再怎么教发音也不对。这时候就得靠模型微调了拿中文语料“喂”模型 让它学会“理解中文逻辑”。我有个朋友做过这事他从网上爬了100万条中文对话比如“如何做电商选品”“胃炎怎么调 理”、50万篇中文文章比如微信公众号的科普文然后用这些数据“微调”Llama模型。 结果呢原本Llama回答“如何做电商选品”只会说“You can analyze sales data…”微调 后能直接给你列“选品三要素用户需求、供应链成本、平台流量”中文通顺得像个“老电 商人”。微调的本质是“让模型适配 你的场景”——如果你的业务是中文的就用中文语料微调如果是医疗的就用医疗 数据微调如果是金融的就用金融对话微调。记住微调不是为了“让模型更聪明”是为 了“让模型更懂你的业务”。能听懂“为什么要微调”的朋友刷三个6——咱们接着唠更关键的“组合拳”。三、RAG微调解决AI“记不住”和“不懂新东西”的痛点会提示词和微调还不够你得学会“组合拳”——比如把RAG检索增强生成和微调结合。我去年做过一个医学诊断的项目特能说明问题当时客户是一家三甲医院想做智能诊断助手。问题有俩1.病例数据是医院的私有数据比如“胃炎患者的症状-诊断记录”得让模型“记住”2.医学文献更新快比如2024年刚出的《胃癌治疗指南》模型训练时没这些数据得让模型“查到”。怎么办我们用了“微调RAG”的组合•微调管“私有数据”把医院的10万条病例数据比如“患者胃痛、反酸→诊断慢性胃炎”喂给千问7B模型中文支持好让模型“记住”这些“过往病例”•RAG管“新文献”把最新的医学指南、文献切成小片段比如“慢性胃炎的最新治疗方案四联疗法饮食控制”存到向量数据库里——当用户问“慢性胃炎怎么治”模型会先 “查”数据库里的最新指南再结合微调的病例数据给出答案。结果怎么样医院说比之前只用单一大模型准多了——既解决了“私有数据保密”的问题微调不用上传数据到公共模型又解决了“文献更新快”的问题RAG能实时检索最新内容。更关键的是可解释性模型给诊断结果时能同时列出“参考了哪篇文献”“参考了哪份病例”医生用着放心。你看这组合拳多厉害——就像你看医生既要看你的过往病例微调的内容也要查最新的医学指南RAG的文献两者结合才准。四、提示词工程师AI时代最“易上车”的高薪资岗位最后咱们唠点实在的——学这些能找着工作不能赚多少钱我明确告诉你提示词工程师已经成了AI领域最“易上车”的岗位——不需要你懂卷积神经网络不需要你会调参只要你能1.设计结构化的提示词2.懂一点微调的场景比如什么时候用中文语料微调3.会用RAG处理文档。现在秋招季好多公司都在招这个岗位京东的智能客服、阿里的智能选品、医院的智能诊断甚至连传统企业的智能助手都要。举几个我切身经历的例子•一个23届应届生学了1个月提示词工程去了京东金融做提示词工程师起薪25K•一个转行的运营学了2个月去了一家医疗AI公司薪资22K——比他之前做运营高了一倍•还有个做产品经理的学了3周给公司的智能助手设计了一套“用户复购提示词”直接涨薪8K。为啥这么香因为企业缺的不是“懂技术的人”是“能把大模型用在业务里的人”——你能让智能客服更懂用户能让智能选品更准能让智能诊断更可靠企业就愿意给你开高薪资。我再给大家算笔账学提示词工程你花1个月就能入门比花3个月学Spring Cloud快多了学微调你花2周就能搞懂“中文语料怎么喂模型”比学TensorFlow简单多了。尤其是应届生、转行的朋友赶紧冲——现在秋招季这个岗位的竞争比Java、大数据小多了最后AI时代的风口是给“会用技术的人”准备的咱们今天就唠到这——总结下核心1.不用学底层技术懂提示词工程、微调、RAG就够2.提示词是“设计AI的思考框架”要结构化、迭代3.微调是“给AI补短板”解决模型天生的不足4.RAG微调是“组合拳”解决私有数据和最新知识的问题5.提示词工程师是高薪资岗位应届生、转行都能冲。记住啊AI时代的风口不是给“AI科学家”准备的是给“AI应用工程师”准备的。你不用当“懂技术的人”只要当“会用技术解决问题的人”就能吃着风口的红利。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目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 大模型作为其中的重要组成部分 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。目前开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景其中应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过30%。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最后只要你真心想学习AI大模型技术这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你但是想学技术去乱搞的人别来找我在当前这个人工智能高速发展的时代AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发大模型全套学习资料展示自我们与MoPaaS魔泊云合作以来我们不断打磨课程体系与技术内容在细节上精益求精同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。希望这份系统、实用的大模型学习路径能够帮助你从零入门进阶到实战真正掌握AI时代的核心技能01教学内容从零到精通完整闭环【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块内容比传统教材更贴近企业实战大量真实项目案例带你亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌02适学人群应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。vx扫描下方二维码即可本教程比较珍贵仅限大家自行学习不要传播更严禁商用03入门到进阶学习路线图大模型学习路线图整体分为5个大的阶段04视频和书籍PDF合集从0到掌握主流大模型技术视频教程涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向新手必备的大模型学习PDF书单来了全是硬核知识帮你少走弯路不吹牛真有用05行业报告白皮书合集收集70报告与白皮书了解行业最新动态0690份面试题/经验AI大模型岗位面试经验总结谁学技术不是为了赚$呢找个好的岗位很重要07 deepseek部署包技巧大全由于篇幅有限只展示部分资料并且还在持续更新中…真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发