程序员必藏:大模型技术革命与高薪岗位解析——从训练策略到框架优化,一文读懂大模型就业市场
大模型技术正重塑AI行业,催生高薪就业机遇。ChatGPT带来自然语言处理革命,大模型发展需掌握"细活儿":训练策略巧思、模型结构优化和训推框架效率提升。行业不看资历只看能力,有"拔尖"技术者将获丰厚回报。从易到难,框架优化人才最为稀缺,掌握这些技能可在当前大模型热潮中抢占先机。
今年无论是校招还是社招,大模型相关的岗位都杀疯了。且不说隔壁的宇宙厂seed动辄就给校招3-1,现金部分就可达百万的年薪,很多以前让人感觉比较抠门的大厂,也在大模型赛道疯狂砸钱挖人。接下来我们就来聊聊大模型对计算机就业的影响,以及什么样的人才是大模型岗位真正需要的人。
大模型的特点
NLP之前一直被认为是人工智能皇冠上的明珠,这意味语言作为人类智慧的载体,真正理解语言以及语言背后承载的知识对于人工智能的真正实现是多么的重要。过去很长的一段时间里,自然语言处理都是通过规则文法这类方案实现比较简单的理解任务的智能,即便bert的出现,也只是将之前的理解任务的效果做了“润物细无声”一般的技术迭代,真正的端到端的自然语言的理解生成一直没有很好的效果。直到chatgpt的出现,其所带来的智能涌现、in context learning、复杂指令跟随等能力,一下子就把自然语言的理解和生成带到了一个新的高度,这种变革是不同于bert类的“润物细无声”,而是对整个行业的重塑。
大模型背后的“细活儿”
随着近两年的发展,大模型技术又得到了飞速的发展,这些发展除了让技术人看到了AGI真正的可能性,也让商人看到了背后可能的巨大的商机。但是如何能达到AGI,如何才能让大模型商用,这个路径是不清晰的,所有人都知道scaling law可以“大力出奇迹”,但是也都发现“大力”背后有很多“细活儿”。这类细活儿包括训练策略的巧思、模型结构的优化、训推框架的效率提升等,这里面每个环节都至关重要,前两个是为了效果和推理效率,能在和竞对比较时有优势,最后一个是为了极致的迭代效率,能在厮杀中第一个跑出来,比较大模型是个0成本复用的玩意,谁先跑出来,谁就赢了一半。
细活儿的岗位画像
上面说了几个细活儿,可能所有的大模型公司,无论是基座还是应用,都是围绕那几个话题展开。
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训练策略的巧思,这里包括的对数据的敏锐度,知道模型需要什么样的数据,数据质量怎么控制,高质量数据怎么获取,知道如何去调优,知道不同的训练策略到底在提升模型的什么能力,能去分析训练中的问题并优化。这是大模型领域论文最高产的领域,也是90%的大模型的同学都在从事的领域(门槛最低?)
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模型结构的优化,这里开始进入深水区,需要对网络结构有深刻的理解并能有创新性的优化,来解决类似于长文本、训推效率等问题,目前有相关代表性工作的仅有少数几个头部大模型团队,例如deepseek,绝大不多大模型团队的人才储备做不了这个领域。
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训推框架的优化,这个可以认为是整个大模型领域难度最高的领域,需要能结合硬件、网络、存储做系统优化,从而实现训推效率的提升,简而言之,别人训一个模型的时间,你可以迭代两轮,在大模型这个需要卡时才能喂出经验的赛道,更快的迭代速度意味着更快发现新方向,更快达到AGI。能做这块工作的团队和个人,凤毛麟角,绝大多数“大模型算法工程师”框架都用不明白,别说优化了。
上述这些岗位的难点都是全新的,并且行业发展非常迅速,竞争很大,在这样的背景下,如果有“拔尖”的同学,会很快从职级或者金钱上得到反馈,不看资历,只看能力,你舍不得给,舍得给的公司多的是,只要真有东西,这真是时代的机遇。最近一年,我作为面试官面了很多大模型基座相关的候选人,下一篇,我会从面试官的角度,给大家分享大部分候选人的能力都是什么水位,以及一个常规的基座团队到底需要什么样的候选人。
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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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