零基础入门AI：收藏！大模型应用开发工程师带你玩转智能未来！
文章对比了传统算法工程师与大模型应用开发工程师，前者专注于从0到1研发模型性能，后者则侧重将现成大模型应用于实际业务场景。文章指出，大模型应用开发工程师入门门槛较低，需求量大且薪资高，是适合零基础转行者的选择。两者相辅相成，共同推动AI技术的发展与应用。
聊到AI工程师，很多人可能会觉得都是写代码、搞模型的“技术大佬”，但其实这里面分两大“门派”：传统算法工程师和AI大模型应用开发工程师。
简单说，一个主打“让模型变聪明”，一个专攻“让聪明的模型有用”，俩人搭档起来才凑齐了AI从实验室到生活的“全链路通关”，缺一不可。
什么是传统算法工程师？
先说说传统算法工程师，这波人堪称AI圈的基建狂魔。
他们不怎么依赖现在火得一塌糊涂的大模型，核心技能点全点在数学和编程上，主打一个用逻辑解决真问题。
比如咱们刷电商APP时，商品能精准推到你心坎里；快递小哥送货永远走最优路线，不用绕远路耽误时间；甚至手机拍的照片能自动美颜修图，这些背后都有他们的功劳。
跟大模型靠海量数据“喂饭”不一样，传统算法工程师走的是“精兵路线”。
他们会先吃透具体需求，比如“怎么让排序速度快十倍”“怎么让导航绕开所有拥堵点”，然后靠微积分、概率论这些“硬通货”设计算法，再用代码实现、反复优化。
打个比方，就像给电脑量身定制一套解题秘籍，不用教它一万道题，而是直接告诉它解题的万能公式，效率拉满。
什么是AI大模型应用开发工程师？
再看AI大模型应用开发工程师，这波人是妥妥的场景魔术师。
他们不搞从零到一的模型训练——毕竟训练个大模型动辄要花上亿的成本，还得有超算加持，一般人玩不起。
他们的操作是拿来主义，把现成的大模型当成万能工具箱，专治各种业务落地难的毛病。
比如公司要做个智能客服，不用自己训模型，他们直接调用大模型接口，再根据业务场景调优，让客服能听懂行业黑话，还能准确转接人工；
想做个文案生成器，他们就给大模型设定好风格模板，让它既能写正经的产品介绍，也能编接地气的短视频脚本。
说白了，他们就是大模型和实际业务之间的翻译官，把模型的聪明才智转化成能直接用的产品。
二者的区别
这俩“门派”的核心区别，总结起来就是“造”和“用”的区别。
传统算法工程师是“造物主”心态，主打从0到1搞研发，追求的是模型性能的极致。
比如排序要更快、识别要更准，哪怕提升1%的准确率都得熬夜肝。
技能树上全是数学建模、算法优化这些硬核技能，没个硕士学历加几年深耕还真拿不下来。
而大模型应用开发工程师是实干家路线，核心是适配和落地。
他们不用深扒算法原理，就像你用手机不用懂芯片构造一样，重点是知道怎么把大模型的能力套进业务场景里。
比如老板说“要做个智能质检系统”，他们立马就能想明白该调用哪个模型、怎么搭接口、怎么和现有系统对接，让模型快速“上岗干活”。
技能点更偏向业务理解、工程部署，沟通能力甚至比纯技术能力还重要。
零基础转行选谁？
这时候肯定有小伙伴问了：我想转行做AI，选哪个更靠谱？答案必须是大模型应用开发工程师。
首先是入门门槛友好太多。
传统算法工程师堪称卷王聚集地，没点数学天赋加多年积累，连面试的门都摸不着。
而大模型应用开发不用死磕高深数学公式，只要懂点编程基础，熟悉几个主流大模型的接口用法，再学点部署知识就能入门。
更关键的是需求大到离谱。
现在几乎所有行业都想沾大模型的光，银行要智能风控、教育要个性化辅导、甚至餐馆都要智能点餐系统，但能把大模型落地的人才却少得可怜。
需求量的增大，使得各企业以高薪来吸引人才，据猎聘最新再招岗位显示，大模型应用开发岗位的最高年薪可达60w。
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当然了，这并不是说传统算法工程师不重要，没有他们打下的算法基础，大模型也成不了万能工具箱。
但对普通人来说，想踩上AI的风口，大模型应用开发工程师绝对是更稳的选择——毕竟能快速落地变现的技术，才是真的“香到不行”。
不管是“造模型”还是“用模型”，能解决实际问题的，都是好工程师！
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
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第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
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第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。