恕我直言，就这几天，各大厂都在裁员，什么开发测试运维都裁，只有大模型是急招人。

你说你不知道大模型是什么？那可太对了，你不知道说明别人也不知道，就是要趁只有业内部分人知道的时候入局！

尤其是干程序员的，绝对要抓住这个机会，我不是危言耸听，经历过Java、Python、大数据的，都应该知道，每个新技术，风口就那么多年，技术迭代的很快。

1.大模型是什么？

大模型（Large Models或Big Models）通常指的是参数量达到数十亿甚至千亿级别的人工智能模型，它们具有极强的表达能力和学习能力，能够处理和理解大量的数据。在人工智能领域，大模型通常是指采用深度学习技术的模型，尤其是神经网络模型，这些模型包含大量的神经元和参数，能够捕捉数据中的复杂模式和关系。

2.大模型的典型代表包括：

\1. 语言模型：

如OpenAI的GPT-3、谷歌的BERT、清华大学和智谱AI的GLM-4等，这些模型能够理解和生成自然语言，应用于机器翻译、文本摘要、问答系统、内容创作等领域。

\2. 图像识别模型：如卷积神经网络（CNN）模型，用于图像识别、分类和检测等任务。

\3. 强化学习模型：

如用于游戏、机器人控制等领域的大规模强化学习模型。

大模型的发展得益于计算能力的提升、数据量的增加以及算法的改进。它们通常需要大量的计算资源进行训练，并且在部署时也可能需要较大的计算资源来运行。大模型的优点在于它们能够处理更加复杂的任务，提供更加准确和丰富的信息，但同时也带来了计算成本高、能耗大、训练和部署难度大等问题。

随着大模型技术的不断进步，它们正在成为人工智能研究和应用的热点，未来可能会在更多领域发挥重要作用，推动人工智能技术的发展和应用。

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资源分享

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资料目录

1. 成长路线图&学习规划
2. 配套视频教程
3. 实战LLM
4. 人工智能比赛资料
5. AI人工智能必读书单
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2.视频教程

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3.LLM

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