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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未来大模型行业竞争格局以及市场规模分析预测:
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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?

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