必收藏!5步转型大模型程序员:从代码小白到AI专家的实战指南
文章指出未来5年懂大模型原理的程序员将更具竞争力,提出了传统程序员转型的5个关键步骤:学习LeNet5和Transformer模型代码实现、掌握Agent技术、研究pytorch和transformers库源代码、学习强化学习。通过这些步骤,程序员可从面向过程/对象的思维转变为面向模型的思维,适应AI时代需求。
文章指出未来5年懂大模型原理的程序员将更具竞争力,提出了传统程序员转型的5个关键步骤:学习LeNet5和Transformer模型代码实现、掌握Agent技术、研究pytorch和transformers库源代码、学习强化学习。通过这些步骤,程序员可从面向过程/对象的思维转变为面向模型的思维,适应AI时代需求。
兄弟们!现在用Cursor写代码确实爽,但你知道这玩意其实是慢性毒药吗?
当编程变得和用Word一样简单,老板还需要花钱雇你写CRUD吗?
未来5年真正值钱的程序员,都是懂大模型原理的程序员!
随着模型架构的改进、硬件的国产化替代、算力资源的共享等方式,未来几年大模型训练的成本会急剧下降。
当大模型的训练成本降低到一定程度的时候,中小企业也就能参与大模型的游戏了,
到时候市场对懂AI大模型原理的程序员的需求会激增。
因此,程序员真正的出路在于,做一个懂AI大模型原理的程序员。
那程序员如何从一个面向过程/面向对象的程序员,转型成为一个面向大模型的程序员呢?
是要把线性代数、概率统计等数学基础全部都学习一遍吗?
No!程序员擅长的是写代码,做AI大模型也需要写代码,从写代码的共性上转型就可以。
传统程序员通过以下5步,可以顺利转型为AI大模型程序员:
1、学习LeNet5模型的代码实现。
LeNet5就是深度学习的’Hello World’!可以对手写数字进行识别。
LeNet5的源代码也很简单,程序员将其代码研究透彻,理解每行代码背后的数学原理,
就可以快速理解深度学习思维,从面向过程、面向对象的思维方式,转型为面向模型的思维方式。
2、学习Transformer模型的代码实现。
当前的大语言模型都是甚于Transformer架构实现的,
Transformer模型最初是用来进行语言翻译的,github上有很多对Transformer论文复现的代码,
通过研究这些代码,可帮我们快速理解Transformer的原理。
懂了Transformer原理后,就可以轻松理解ChatGPT、llama、DeepSeek等主流大语言模型的原理了。
3、学习主流的Agent代码实现。
大语言模型只是个脑袋,只能思考,无法执行,执行还得靠Agent技术。
Agent技术将是未来几年中小企业真正的创业机会点。
建议程序员通过以下两个开源代码理解Agent的实现原理,代码都很简单:
一个是transformers库中的Agent实现,另一个是OpenManus的开源实现。
4、阅读pytorch和transformers库的源代码。
在理解了大模型原理之后,建议进一步研究其背后的底层框架,也就是pytorch和transformers的代码实现。
5、学习强化学习技术。
智能体要想能够根据外部的反馈自我进化,就必须要有强化学习的能力。
强化学习是AI未来的必然趋势,是程序员需要学好的技术。
关注我,带你快速学好AI大模型原理。
大模型未来如何发展?普通人如何抓住AI大模型的风口?
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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。
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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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