这两天跟很多做程序员的朋友聊天，怎么看全网火爆的大模型。让我挺意外的是，大家的反馈普遍都很焦虑 。

ChatGPT、GPT-4、文心一言、ChatGLM、Sora…当这些大爆款模型出现的时候，大家都迫不及待上手尝试，效果确实很牛，大家都很兴奋，很想摩拳擦掌搞出点大事情。但是很快就转焦虑了。

“技术迭代的太快了，担心跟不上趟，上一个还没消化完做出东西，下一个又来了。”

“我其实有点恐惧大模型，现在就业形势不好，担心被AI取代，经常在媒体上看见前端被大模型取代的新闻。”

“我发现身边人都在跟风，我在犹豫要不要转型，不然就FOMO了（错失恐惧症）”

【一一AGI大模型学习 所有资源获取处一一】

①人工智能/大模型学习路线

②AI产品经理入门指南

③大模型方向必读书籍PDF版

④超详细海量大模型实战项目

⑤LLM大模型系统学习教程

⑥640套-AI大模型报告合集

⑦从0-1入门大模型教程视频

⑧AGI大模型技术公开课名额

…

我听了之后，也很感同身受，我也经历过这样的心态变化，相信也有很多小伙伴有同样的疑惑，或多或少感到“AI焦虑”。这都是正常现象，这么大的一次技术大爆炸呼啸而来，主打一个措手不及。

就连AI大佬陆奇博士都说他跟不上大模型时代的狂飙速度了。“我实在不行了，论文实在是跟不上，代码实在是跟不上。Just too much（太多了）。” 更不用说被巨浪裹挟着的普通人了。

但克服AI焦虑的根本方法一定是主动了解AI、学习AI。不能打无准备的仗，程序员要想不被淘汰一定要持续学习，保持对新技术的敏感度，我们要让自己来适应环境变化，而不是让环境来适应你。

而且，冷静下来想想，每次技术巨变虽然带来了挑战，但也藏着巨大的机会。这次大模型对于技术人来说，正是一次绝佳的技术风口。

之前我曾跟一个圈内大佬聊过，他给我讲了一个他从打工到创业成功的秘诀就是，你擅长的方向一定要和时代发展的方向一致。也就是说，“天时”很重要。

我另一个做后端开发的朋友几年前趁着计算机最吃香的时候，从建筑行业转行做了程序员，拿了几年高薪。但这两年，他明显感受到，互联网过了最黄金的时候了，升值加薪再往上走也变得停滞了。现在大模型起来后，他又支棱起来了。“千载难逢，又让我赶上一个风口，我要往大模型转了”，有天电话里，他兴冲冲的跟我说。

市场上对大模型的人才需求也在爆发，中国已经有了200多个大模型，大家都在疯狂的抢大模型人才，尤其是在图像识别、深度学习、算法研究工程师这样的高级技术岗位，不少大厂甚至开出近百万年薪来抢人。

在BOSS直聘上，可以看到，百度、腾讯、阿里等大厂放出了很多大模型相关岗位的招聘信息，而且开出的待遇都十分诱人，比如，百度招大模型算法工程师月薪40k-70k/月；阿里招大模型训练及应用算法工程师月薪 40-70k/月，16薪…

能站上金字塔尖的大牛程序员，一定是有准备的人。行动起来吧朋友们，抓住风口，借势给自己的职业成长之路来一次蜕变。

我觉得要从两方面行动起来，一是要改变认知，一是技能上全面重构自己，不仅要知道大模型是什么，还要让自己具备工程能力。

现在各行各业的企业用大模型已经是明确的趋势，未来在你日常开发工作中，与大模型结合起来完成开发的工作会越来越多。如果你能率先掌握到技能，在自己的业务里用起来，不仅能实现自我成长，还能先一批成为用大模型实现升职加薪的人才。

不过现在各种大模型知识和课程特别多，看得人眼花缭乱的，我的经验是一定要跟着最权威的、最实战的人的经验去学，站在大佬的肩膀上走得更快。

最近我在网上冲浪的时候发现，在4月16日的百度Create开发者大会上，百度智能云出品了2门大模型精品课，一门是讲大模型训练的，一门是讲AI原生应用开发的，教开发者用百度出品的2大工具—千帆ModelBuilder来开发和精调大模型，用千帆AppBuilder来开发AI原生应用。

大模型岗位需求

大模型时代，企业对人才的需求变了，AIGC相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。

掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：

• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；

• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；

• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；

• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。

可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路，少碰壁，这里我直接把全套AI技术和大模型入门资料、操作变现玩法都打包整理好，希望能够真正帮助到大家。

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如何系统的去学习大模型LLM ？

作为一名热心肠的互联网老兵，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

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
• 内容：
  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
    - L1.4.1 知识大模型
    - L1.4.2 生产大模型
    - L1.4.3 模型工程方法论
    - L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
• 内容：
  • L2.1 API接口
    - L2.1.1 OpenAI API接口
    - L2.1.2 Python接口接入
    - L2.1.3 BOT工具类框架
    - L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
    - L2.2.1 什么是Prompt
    - L2.2.2 Prompt框架应用现状
    - L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
    - L2.2.4 Prompt框架与Thought
    - L2.2.5 Prompt框架与提示词
  • L2.3 流水线工程
    - L2.3.1 流水线工程的概念
    - L2.3.2 流水线工程的优点
    - L2.3.3 流水线工程的应用
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
• 内容：
  • L3.1 Agent模型框架
    - L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
    - L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
    - L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
  • L3.2 MetaGPT
    - L3.2.1 MetaGPT的基本概念
    - L3.2.2 MetaGPT的工作原理
    - L3.2.3 MetaGPT的应用场景
  • L3.3 ChatGLM
    - L3.3.1 ChatGLM的特点
    - L3.3.2 ChatGLM的开发环境
    - L3.3.3 ChatGLM的使用示例
  • L3.4 LLAMA
    - L3.4.1 LLAMA的特点
    - L3.4.2 LLAMA的开发环境
    - L3.4.3 LLAMA的使用示例
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
• 内容：
  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

学习计划：

• 阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。
• 阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。
• 阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
• 阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。

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