30岁转行AI大模型,刚好赶上风口!
30岁转行AI大模型,不仅是一次职业的转型,更是一次人生的突破。如果你也对AI感兴趣,不妨从现在开始学习,抓住这个风口,迎接属于你的未来!风口已至,你准备好了吗?
引言
“30岁,人生过半,转行还来得及吗?”这是很多人在职业瓶颈期的自我怀疑。但我想告诉你,30岁转行AI大模型,不仅来得及,还刚好赶上了风口! 我是如何从一个传统行业的从业者,成功转型为AI大模型领域的技术人才的?今天,我将分享我的真实经历和面试经验,希望能给正在迷茫的你一些启发。
我的故事:从传统行业到AI大模型
我原本在一家传统制造企业做项目管理,工作稳定但缺乏挑战。2022年,ChatGPT的爆火让我意识到,AI大模型正在改变世界。于是,我决定赌一把,30岁转行AI大模型。
刚开始,我也曾犹豫:“我没有计算机背景,能行吗?”但很快,我发现AI大模型领域并不完全需要科班出身,只要你愿意学习,机会就在眼前。
我的学习路径
- 打好基础
- 从Python编程开始,我花了3个月时间自学,并通过了一些在线编程挑战。
- 学习了机器学习的基础课程,推荐吴恩达的《机器学习》课程。
- 重点学习了深度学习框架,如TensorFlow和PyTorch。
- 专攻大模型
- 学习了Transformer架构,这是大模型的核心。
- 通过开源项目(如Hugging Face)实践了BERT、GPT等模型的微调。
- 参与了Kaggle上的NLP竞赛,积累实战经验。
- 项目经验
- 我利用业余时间开发了一个基于GPT-3的智能客服系统,并将其部署到云端。
- 参与了一个开源的中文大模型项目,贡献了一些代码和文档。
面试经验分享
经过半年的学习和项目实践,我开始投递AI相关的岗位。以下是我面试的一些经历和心得:
- 简历优化
- 重点突出我的项目经验和技术能力,尤其是与大模型相关的部分。
- 强调我的自学能力和快速适应新技术的能力。
- 面试问题
- 技术面:面试官问了很多关于Transformer架构的问题,比如Self-Attention机制的原理、BERT和GPT的区别等。
- 项目面:我被要求详细讲解我的智能客服系统,包括数据处理、模型训练和部署流程。
- 算法题:面试中有一道关于文本分类的编程题,我用PyTorch实现了简单的模型。
- 面试技巧
- 对于没有科班背景的转行者,面试官更看重你的学习能力和项目经验。
- 在回答问题时,尽量结合实际项目,展现你的实战能力。
我的收获
经过几轮面试,我成功拿到了一家AI初创公司的Offer,职位是AI算法工程师,主要负责大模型的微调和落地应用。薪资比之前涨了50%,更重要的是,我终于站在了风口上!
给转行者的建议
- 不要被年龄限制
30岁并不是职业的终点,而是新的起点。AI大模型领域更看重能力,而不是年龄。 - 快速学习,专注实战
理论知识固然重要,但项目经验才是面试的敲门砖。多参与开源项目,积累实战经验。 - 抓住风口,勇敢尝试
AI大模型是未来的趋势,现在入局正是最好的时机。不要犹豫,行动起来!
结语
30岁转行AI大模型,不仅是一次职业的转型,更是一次人生的突破。如果你也对AI感兴趣,不妨从现在开始学习,抓住这个风口,迎接属于你的未来!
风口已至,你准备好了吗?
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!
想正式转到一些新兴的 AI 行业,不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合,辅助编程提效,或上手实操应用,增加自己的职场竞争力。
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
那么我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,希望可以帮助到更多学习大模型的人!至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的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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• 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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