大模型赛道有前景吗？
这个问题，是个热门话题，但不是个好问题。
因为，它基于不同的提问人、提问意图，会有不同的答案。
对于一个职业发展初期的新人，提问的意图可能是：我要不要转行去大模型赛道，从而可以获得更快的职业发展？让我三年内直达 P8？
对于一个职业发展晚期的"35岁危机"者，提问的意图可能是：我要不要转行去大模型赛道，从而可以避免被裁？可以给我职业生涯续命 10 年？
对于一个已经在大模型赛道干着活的人来说，提问的意图可能是：我在大模型赛道里了，但我每天的工作就是做很多运营的事儿，又是评测模型给的答案好不好，一顿标注，又是把知识库转化成 100 个问题，简直就是苦力活，感觉一点技术含量也没有，我该怎么办才避免自己能力停滞不前？
对于一个投资者来说，提问的意图可能是：我投资这个赛道的公司能不能让我成为巴菲特？
对于我们内心冒出的这类问题，得深挖几次为什么。“我为什么会问这个问题，我到底是在恐慌什么？焦虑什么？”
我们会发现，其实我们内心住着幼稚的孩子：孩子需要有人保障温饱（金钱），需要有人陪着玩（情绪价值），总之，需要被照顾。
因此，一些知识付费产品已经诞生：学了这套 AI 课程，就可以避免失业，避免落后于时代。这就是在顺应我们"被人照顾"的需求，反正我们不知道自己真正怕什么，真正擅长什么。但我们不应该寄希望于自己成为被照顾的那个人，而应该自己照顾自己。
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但如果非要回答这个问题，我的回答是：
我们是否能先搞清楚大模型的基本原理是什么？能用在哪里？
先去体验试用一下应用，感觉如何？喜不喜欢用这些产品？它们能不能真正解决痛点，产生真正的价值？
我能不能对这些产品有很强的改造想法？如何优化前端体验和后端底层服务才能让这个产品更好用？
如果让我做一份这样的工作，我是否能胜任？我是否喜欢？
如果赛道不热门了，开始裁员了，我的能力有可能让我留下么？哪怕这一行的薪水不如预期，也愿意持续干这行吗？
只有这样，这个问题才会变成"和我有关系"，而不是一个模糊的热门话题。正如之前，人们询问"区块链赛道有前景吗？"“元宇宙赛道有前景吗？“过段时间，AI 不火了，可能我们又会问” xxx 赛道有前景吗？”
其实我们不是在问赛道，而是在问一个"100%不失业，且可以赚到大钱"的方法。但现实里似乎不存在这样的选择。
顺便提一句，不知道大模型产品经理目前需要做什么的可以看看这几篇文章，来自大模型从业者 PM，这几篇写的很系统，也很详细，主要涉及到 B 端、后台、策略产品、运营的工作（是的，一人身兼多职。
既然大模型现在这么火热，各行各业都在开发搭建属于自己企业的私有化大模型，那么势必会需要大量大模型人才，同时也会带来大批量的岗位？“雷军曾说过：站在风口，猪都能飞起来”可以说大模型这对于我们来说就是一个机会，一个可以改变自身的机会，就看我们能不能抓住了。
那么，我们该如何学习大模型？
作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
一、大模型全套的学习路线
学习大型人工智能模型，如GPT-3、BERT或任何其他先进的神经网络模型，需要系统的方法和持续的努力。既然要系统的学习大模型，那么学习路线是必不可少的，下面的这份路线能帮助你快速梳理知识，形成自己的体系。
L1级别:AI大模型时代的华丽登场
L2级别：AI大模型API应用开发工程
L3级别：大模型应用架构进阶实践
L4级别：大模型微调与私有化部署
一般掌握到第四个级别，市场上大多数岗位都是可以胜任，但要还不是天花板，天花板级别要求更加严格，对于算法和实战是非常苛刻的。建议普通人掌握到L4级别即可。
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二、640套AI大模型报告合集
这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。
三、大模型经典PDF籍
随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。
四、AI大模型商业化落地方案
作为普通人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断提高自己的技能和认知水平，同时也需要有责任感和伦理意识，为人工智能的健康发展贡献力量。
