暂无个人介绍
这是一篇关于转行进入大模型AI应用开发领域的经验分享。作者凭借自身两年开发经验成功转型,并详细列出学习路线:从Python语言、框架(如LangChain、Flask、FastAPI)到NLP、LLM微调,涉及强化学习、数据清洗、RAG调优等技术。他还提到论文复现、量化模型的重要性,以及高学历和顶会论文对进入顶级公司(如九坤、幻方)的帮助。文中提及面试经历和技术挑战,强调技术深度与努力的必要性。最后,作者鼓励读者坚持学习,并计划全平台发布教程。
这是一篇关于大模型工作、学习路线和实习经验的分享。作者通过自身经历说明了大模型相关工作的就业情况,指出应用开发和算法优化较易找到工作,但部分岗位对学历和论文要求较高。他从投递简历到拿到6份offer仅用两周,并选择了一家生活便利的公司。文中还提到学习路线可自学或付费获取笔记,强调效率与性价比。对于实习,作者描述了自由调优的工作内容及合理薪资范围。最后,他鼓励大家保持热爱,不被世俗束缚,享受生活。