程序员该如何拥抱大模型
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1. 程序员朋友的案例
- 从借卖GPT开始逐渐进军大模型领域。
- 随着环境变迁致力于开发大模型聚合平台、知识库以及文档生成系统。
- 发展为大模型领域的技术专家。
2. 程序员与算法工程师的不同学习路径
- 算法工程师：细致探究模型基础（例如蛋糕胚），系统性地推进应用层面（奶油层）。
- 程序员：首先掌握构建与运用大模型的方法（即理解"吃蛋糕"的过程），而后深入掌握底层技术原理。
3. 程序员学习大模型的舒适路径
- 提示词工程（Prompt Engineering）：掌握如何设计有效的提示以提升其执行效率。
- API调用：采用当前主流的大模型平台，并深入研究并熟悉其功能模块及其操作边界与适用场景。
- AI应用开发框架：探索包括AIGC在内的多种AI应用场景及其特征。
- 技术栈迭代：迅速掌握并适应当前主流及新兴的开源工具生态系统，并及时更新现有技术架构以应对新的挑战。
4. 学习资源推荐
我们诚挚地向大家推荐加入知乎知学堂及AGI课堂这两个限时免费课程平台，并通过系统的学习深入探索大模型的核心理论与构建实践技巧。
5. RAG技术和Agent
- RAG技术 借助外部知识库的引入来提升生成能力。
- Agent 用于实现对大模型的自动化管理，并整合了感知、记忆和规划等功能。
6. 模型微调和Prompt Tuning
- 掌握Transformer架构的核心要素及其微调理论基础和数据集构建的方法论。
- 以P-Tuning为例介绍主流的微调策略；详细阐述Prefix Tuning的具体实现方式；讲解LoRA模型压缩技术的基本原理；探讨QLoRA优化策略的独特优势；介绍AdaLoRA自适应调节机制的具体应用。
7. 模型产品部署和交付
- 了解部署平台和工具，私有化部署硬件选型，模型打包、测试和发布。
8. 开发范式的改变
- 从面向过程到面向目标的编程架构整合。
- 软件工程组织结构和职责划分的调整，则要求从业务与技术层面配备全面的技术人才。
9. 大模型的影响
- 大模型赋能程序员, 带来更为广阔的发展机会, 投身于人工智能相关领域。
- 程序员应深入掌握大模型技术的理论基础及其长处与弊端, 持续提升技术水平。
10. 总结
- 人工智能驱动的生态系统在程序员领域带来了全新的机遇，在面对快速变迁的环境时应积极适应这些变化。借助大规模语言模型技术来提升个人竞争力和创新能力。
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