今天，我们将从大模型核心认知、就业竞争力打造、保研路径规划三个维度，结合当下行业新动态，为大家提供一份兼具实用性与前瞻性的指南，助力大家在大模型赛道上找准方向、稳步前行。

一、大模型方向如何？

1、 什么是大模型？

大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能，能够处理更加复杂的任务和数据。大模型在各种领域都有广泛的应用，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等，例如如今常见的AI工具都是语言大模型产品。大模型通过训练海量数据来学习复杂的模式和特征，具有更强大的泛化能力，可以对未见过的数据做出准确的预测。

2、大模型的就业前景

根据招聘平台的数据，提及AIGC、大语言模型、大模型等关键词的岗位自ChatGPT等技术发布以来持续增长。在大模型行业，对于具有高级算法技术人才的需求尤为旺盛。大模型相关岗位的薪资相对较高，许多职位年薪可达到40万元以上，吸引了大量同学。

然而，人才需求仍然紧迫，尤其是在大模型预训练经验、Transformer框架应用等方面。竞争激烈的市场要求同学们具备扎实的编程和深度学习能力，持续跟进技术动态，成功入职需要较高的专业水平和经验积累。

来源：招聘网站

但另一方面，大模型的相关工作也有很多人劝退，要么是进入一些企业以后压力非常大，竞争激烈，需要大量的资源投入等等，要么就是进入一些国企以后觉得过于清闲，之前学过的内容用不上有很大的落差，所以想要选择大模型相关工作还是要做好调研，思考清楚再决定。

3、大模型的就业门槛？

大模型相关行业的招聘要求一般是要求学历最好是硕士且是985/211的同学，对学历还是有一定门槛的。

除学历外，企业更看重候选人的硬技能储备，核心要求可归纳为以下 5 点：

• 扎实的编程能力：熟练掌握 Python（必备）、C++（加分），能高效实现算法逻辑，处理大规模数据；
• 深度学习框架熟练度：精通 PyTorch、TensorFlow 等主流框架，熟悉 Hugging Face Transformers（大模型开发常用工具库）、DeepSpeed（模型训练加速工具）、Megatron-LM（大规模预训练框架）等；
• 算法理解与实战能力：深入掌握传统机器学习算法、深度学习理论，尤其是 Transformer 架构、预训练模型（如 BERT、GPT 系列）的原理，能独立完成模型微调、性能优化等任务，最好有论文复现或实际项目经验；
• 数据处理能力：熟悉数据挖掘、清洗、预处理流程，能运用 Pandas、NumPy 等工具处理非结构化数据（如文本、图像），具备数据质量评估与异常值处理能力；
• 模型工程化思维：了解大模型部署流程（如模型压缩、量化、推理优化），能配合工程团队将模型落地到实际业务场景，具备一定的系统调优能力。

来源：BOSS直聘

二、就业分析与建议

想要在大模型就业市场中脱颖而出，不能仅满足于 “掌握基础技能”，还需从技术深度、实践经验、行业视野等多维度提升自己，具体可参考以下 4 点建议：

1、深耕核心技术，打造 “硬实力” 护城河

大模型技术迭代速度快，核心知识体系也在不断更新，因此需建立系统化的学习路径：

• 筑牢理论基础：重点攻克数学（线性代数、概率论、微积分）、机器学习（经典算法、模型评估指标）、深度学习（神经网络结构、反向传播原理）等核心知识，推荐阅读《深度学习》（Goodfellow 著）、《机器学习实战》等书籍，关注 ICML、NeurIPS、ACL 等顶会论文，紧跟算法创新趋势；
• 聚焦细分领域：根据自身兴趣选择 NLP、CV、强化学习等细分方向，深入钻研该领域的核心模型与技术，例如 NLP 方向可重点学习文本分类、命名实体识别、对话系统等任务，CV 方向可专注图像分割、目标检测、视觉生成等技术；
• 强化工具应用：定期练习 Kaggle、天池等平台的竞赛题目，熟练运用各类深度学习工具，尝试复现顶会论文中的实验结果，提升技术落地能力。

2、积累实践经验，让简历 “有料可写”

企业招聘时，往往更看重候选人的实战能力，因此需主动创造实践机会：

• 参与开源项目：GitHub 上有大量大模型相关开源项目（如 LLaMA、ChatGLM、Stable Diffusion），可从贡献代码、修复 Bug 入手，逐步参与模型优化或功能开发，不仅能提升技术能力，还能为简历增添亮点；
• 争取优质实习：优先投递互联网大厂（如百度、阿里、腾讯、字节跳动）或 AI 独角兽企业（如商汤、旷视、第四范式）的大模型团队，即使是日常实习，也能接触到真实的业务场景（如大模型微调、行业解决方案开发），积累项目经验；
• 参加技术竞赛：积极参与国内外大模型相关竞赛，如 “中国人工智能大赛”“Kaggle NLP 竞赛” 等，竞赛中的优秀成果（如 Top 10 排名、技术方案）不仅能证明能力，还可能吸引企业 HR 的关注，甚至获得内推机会。

3、拓展行业视野，做 “懂技术 + 懂业务” 的复合型人才

大模型的价值最终需要在具体行业场景中落地，因此 “技术 + 行业” 的复合型人才更受企业青睐：

• 关注行业动态：定期阅读《麻省理工科技评论》《AI 前线》等媒体的大模型相关报道，参加 AI 技术论坛（如 WAIC、CCF-GAIR），了解大模型在金融（智能投研、风险控制）、医疗（病历分析、影像诊断）、制造业（质检、预测性维护）等行业的应用案例；
• 学习行业知识：根据自身兴趣选择目标行业，学习该领域的基础业务知识，例如想进入金融大模型领域，可了解金融市场运作逻辑、监管政策等；想进入医疗大模型领域，可学习医学基础术语、临床诊疗流程等；
• 尝试跨领域实践：在项目或实习中，主动参与大模型与行业结合的任务，例如开发面向教育行业的大模型答疑系统、面向电商行业的智能客服模型，通过实践提升 “技术落地到业务” 的能力。

4、打造个人品牌，提升 “隐形竞争力”

在竞争激烈的就业市场中，清晰的个人品牌能让你更快被企业发现：

• 建立个人技术主页：可在 GitHub、CSDN、知乎等平台搭建个人主页，展示自己的项目成果（如大模型微调项目代码、技术文档）、论文笔记（如顶会论文解读）、技术博客（如大模型训练踩坑经验），体现技术深度与分享能力；
• 积极参与技术交流：在技术社区（如 Hugging Face 论坛、知乎 AI 话题）主动回答问题、分享经验，加入大模型相关交流群，与同行、前辈交流学习，不仅能拓展人脉，还可能获得内推机会；
• 优化简历呈现：将技术能力、项目经验按 “STAR 法则”（情境、任务、行动、结果）梳理，突出大模型相关的核心经历（如 “参与某企业大语言模型微调项目，将模型推理速度提升 20%”），让 HR 快速捕捉你的优势。

三、保研选择建议

对于计划通过保研深耕大模型技术的同学来说，提前规划方向、选择院校导师、积累科研经验，是成功上岸的关键。以下从 4 个维度为大家提供具体建议：

1、明确研究方向：从 “宽泛兴趣” 到 “精准定位”

大模型是一个涵盖多个细分领域的庞大体系，提前明确研究方向，能让保研准备更有针对性：

了解细分方向：大模型领域的核心研究方向包括：

• 自然语言处理（NLP）：如大语言模型的多模态能力优化、低资源语言大模型研发、对话系统设计等；

• 计算机视觉（CV）：如大规模视觉模型训练、视觉 - 语言跨模态模型（如 CLIP）、图像生成大模型（如 Stable Diffusion）优化等；

• 深度学习框架与系统：如大模型分布式训练框架开发、模型压缩与推理优化、算力调度算法设计等；

• 强化学习与大模型结合：如基于大模型的智能决策系统、强化学习在大模型微调中的应用等；

• 探索个人兴趣：通过阅读经典论文（如 GPT-3、BERT、ViT 的原始论文）、参与小规模项目（如用 Hugging Face Transformers 微调一个文本分类模型）、与专业课老师交流等方式，判断自己对哪个细分方向最感兴趣、最擅长；

• 结合就业目标：若计划毕业后进入企业做算法研发，可选择应用导向的方向（如大模型行业解决方案）；若计划读博或进入科研机构，可选择基础研究导向的方向（如大模型预训练理论、新型神经网络架构）。

2、选择院校与导师：从 “排名优先” 到 “适配优先”

保研选校选导，不能只看学校排名，更要关注 “院校资源 - 研究方向 - 导师风格” 与自身的适配性：

• 筛选目标院校：优先选择大模型领域科研实力强、资源丰富的院校，可参考 “双一流” 建设学科（计算机科学与技术、人工智能）、学科评估结果（如 A+、A 类院校），同时关注院校的大模型相关实验室（如清华大学智能产业研究院、北京大学人工智能研究院）；

调研导师团队 ：选择导师时，重点关注以下 3 点：

• 研究方向匹配度：通过导师个人主页、实验室官网，查看其近 3 年的研究成果（如论文、项目），确认是否聚焦大模型领域；

• 科研资源与风格：了解导师的科研经费是否充足（大模型训练需要大量算力支持）、是否有校企合作项目（可提供实践机会），同时通过学长学姐打听导师的指导风格（如是否支持学生自主选题、是否严格要求科研进度）；

• 行业影响力：优先选择在大模型领域有一定知名度的导师（如顶会审稿人、项目负责人），其人脉资源、学术资源能为你的研究生生涯提供更多支持；

• 参考优质团队 ：目前国内大模型领域实力突出的导师团队包括：

  院校	核心导师团队
  清华大学	唐杰团队（大语言模型、知识图谱）、朱军团队（深度学习理论、大模型优化）、孙茂松团队（NLP 与大模型）
  北京大学	黄铁军团队（计算机视觉与大模型）、赵东岩团队（机器学习与大模型应用）
  南京航空航天大学	李丕绩团队（大模型推理优化、深度学习系统）
  重庆大学	张磊团队（自然语言处理、大模型微调）
  上海交通大学	俞凯团队（语音大模型、人机交互）

3、积累科研与实践经验：从 “本科基础” 到 “科研潜力”

保研时，科研经历是区分候选人的核心指标之一，因此本科阶段需提前准备：

• 参与科研项目：主动联系专业课老师，申请加入其大模型相关科研项目（如国家级 / 省级科研课题、企业横向项目），即使是辅助性工作（如数据收集、实验记录），也能了解科研流程；若有机会，可争取作为第二作者发表论文（如 EI 会议、中文核心期刊），若能以第一作者发表顶会 / 顶刊论文，将成为保研 “王牌”；
• 开展自主研究：若暂时无法加入老师的项目，可从小规模自主研究入手，例如基于公开数据集（如 GLUE、COCO）做大模型微调实验，撰写技术报告或研究论文，投稿至小型学术会议或技术社区，体现科研主动性；
• 强化实践背书：除科研外，本科阶段的大模型相关实践（如开源项目贡献、技术竞赛获奖、AI 企业实习）也能为保研加分，尤其是清北复交等顶尖院校，非常看重候选人的实践能力与创新意识。

4、夯实基础：从 “课程成绩” 到 “核心能力”

保研的本质是 “选拔有科研潜力的学生”，而扎实的基础是科研潜力的前提：

保证核心课程成绩 ：大模型研究对数学、编程、计算机基础要求极高，因此需重点保证以下课程的成绩：

• 数学类：线性代数（矩阵运算、特征值分解）、概率论与数理统计（概率分布、期望方差）、微积分（导数、积分），这些是理解深度学习理论的基础；

• 计算机类：数据结构（链表、树、图）、算法设计（动态规划、贪心算法）、计算机组成原理（算力、存储），这些是大模型工程化实现的基础；

• AI 类：机器学习、人工智能导论、深度学习，这些是大模型研究的核心课程；

• 提前学习研究生阶段课程：本科阶段可通过 MOOC（如 Coursera 的 “深度学习专项课程”、网易云课堂的 “大模型实战课程”）学习研究生阶段的核心课程（如高级机器学习、自然语言处理前沿），提前适应科研节奏；

• 提升英语能力：大模型领域的顶尖论文、技术文档多为英文，因此需具备较强的英文阅读与写作能力，建议通过阅读顶会论文（如 NeurIPS、ICML）、撰写英文技术博客等方式提升。

大模型领域正处于快速发展期，既有技术突破带来的机遇，也有行业成熟过程中的挑战。无论是选择就业还是保研，核心都在于 “提前规划、持续学习、精准定位”—— 就业需打造 “技术 + 实践 + 行业” 的综合竞争力，保研需明确 “方向 + 院校 + 科研” 的准备重点。希望这份指南能帮助大家在大模型赛道上少走弯路，找到适合自己的发展路径，最终实现职业与学业的双重突破！

那么，如何系统的去学习大模型LLM？

作为一名从业五年的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。

所以我综合了大模型的所有知识点，给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战项目相结合的教学方式，历时3个月，终于完成了这样的课程，让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。

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为什么要学习大模型？

我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。

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我们这套大模型资料呢，会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。

👉①.基础篇👈

基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程，带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念，用最易懂的方式带你入门大模型。

👉②.进阶篇👈

接下来是进阶篇，你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署，学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合，学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。

👉③.实战篇👈

实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目（已脱敏），比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等，从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。

👉④.福利篇👈

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