你好,我是郭震
AI大模型应该是当前AI领域最火的方向了。
近日看到有些工资爆料,比如下面硕士985,大模型算法工程师,base薪资45K,4万签字费:
硕士不是985,但是211,并且还是转码的,毕业还延了一年。现在转码不容易,延毕还能拿到这个薪资,那是更属不易:
211选择其他非计算机AI专业,毕业想找到4开头的薪资,现在是很难的。
就像有网友留言说,今年不少算法岗,一般是30K出头,已经是人中龙凤了,40多K每月那更是龙凤中的龙凤:
博士待遇会更好些,比如985博士,base薪资49K,5万期权,5万签字费收入:
总之,就像雷boss说过的,站在风口,猪都能飞起来!目前AI方向最火的非大模型开发莫属了,选择的确非常重要。
学习路线中的主要知识点包括了:
1 token嵌入
2 位置嵌入
4 自注意力
5 Transformer 对Q、K、V的直观理解、因果和多头注意力、温度、top-k、top-p
6 分类和指令微调
7 旋转位置编码(RoPE)
8 KV缓存
9 无限注意力(长上下文窗口)
10 专家混合(MoE)
11 分组查询注意力
12 llama-2架构及相关技术等。
还有作者的学习笔记:
此项目是完全开源的,想学习的可以参考此仓库。
AI教程免费学习访问入口:
https://zglg.work
更多开源教程访问网站免费学习
普通人了解AI应该做的最重要两件事:
应该先从AI工具使用开始
应该先了解AI基础名词
普通人了解AI大忌:
不应该上来就学AI理论
不应该排斥AI,认为AI无用
基于上面,我也花费不少时间,做了一个详细的开源教程:《普通人学AI指南》.PDF
咱们先别弄那些高深的AI理论,先玩熟AI基本概念、AI工具、自己电脑搭建AI和知识库。
这个《普通人学AI指南》PDF,一共42页,都是我来编写的,完全开源,大家在我下面的公众号回复:AI,直接拿走。
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