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【导读】

人到中年，想半路转行成为大模型提示词工程师，这可行吗？最近，一位国外小哥成功转行，他在一篇干货满满的硬核博客中给出了答案：完全可行！

转行成为大模型提示词工程师，到底可不可行呢？

国外的Max Mynter成功转行后告诉我们：完全行得通！

在收到多条X（推特）私信之后，他决定把自己的成功经验写下来。

他强调：“我不是Karpathy，但我算得上是一名合格的中级大模型提示词工程师。”

他是通过刻意努力才成为一名工程师的，而且就在近期，他刚从一名业余爱好者转变为专业人士。

之前，Mynter从事的是社会学和物理学相关工作。

于是，他写下这篇博文，希望能为有类似想法的人提供可行的路线图和资源，为他们的职业生涯打下基础。

随着AI的飞速发展，如今的求职市场上已经出现了AI提示词相关岗位。

大家应该和我一样，对这个新兴岗位充满好奇，比如想知道这个岗位目前的需求量、技能要求、薪资待遇等等情况。

那么，要如何学习并且转行成为AI大模型提示词工程师呢？

在大模型时代，爆火出圈的LLM大模型让程序员们开始重新审视自己的技能。“AI会取代哪些行业？”“谁的饭碗即将不保？”这类问题不断被热议。

不如成为“掌握AI工具的技术人员”，毕竟在AI时代，谁先尝试，谁就能抢占先机！

然而，LLM相关的内容虽然很多，但网上现有的老课程、老教材中关于LLM的内容却很少。所以现在小白入门只能依靠自学，学习成本和门槛都很高。

针对所有自学遇到困难的同学，我为大家系统梳理了大模型学习的脉络，并且分享这份LLM大模型资料：其中包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等。😝有需要的小伙伴，可以扫描下方二维码免费领取↓↓↓

一、全套 AGI 大模型学习路线

AI 大模型时代的精彩学习之旅：从根基铸就到前沿探索，牢牢掌握人工智能核心技能！

二、640 套 AI 大模型报告合集

此套涵盖 640 份报告的精彩合集，全面涉及 AI 大模型的理论研究、技术实现以及行业应用等诸多方面。无论你是科研工作者、工程师，还是对 AI 大模型满怀热忱的爱好者，这套报告合集都将为你呈上宝贵的信息与深刻的启示。

三、AI 大模型经典 PDF 书籍

伴随人工智能技术的迅猛发展，AI 大模型已然成为当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，诸如 GPT-3、BERT、XLNet 等，凭借其强大的语言理解与生成能力，正在重塑我们对人工智能的认知。而以下这些 PDF 书籍无疑是极为出色的学习资源。

阶段 1：AI 大模型时代的基础认知

• 目标：深入洞悉 AI 大模型的基本概念、发展历程以及核心原理。

• 内容

  ：

  • L1.1 人工智能概述与大模型起源探寻。
  • L1.2 大模型与通用人工智能的紧密关联。
  • L1.3 GPT 模型的辉煌发展历程。
  • L1.4 模型工程解析。
  • L1.4.1 知识大模型阐释。
  • L1.4.2 生产大模型剖析。
  • L1.4.3 模型工程方法论阐述。
  • L1.4.4 模型工程实践展示。
  • L1.5 GPT 应用案例分享。

阶段 2：AI 大模型 API 应用开发工程

• 目标：熟练掌握 AI 大模型 API 的运用与开发，以及相关编程技能。

• 内容
  ：

  • L2.1 API 接口详解。
  • L2.1.1 OpenAI API 接口解读。
  • L2.1.2 Python 接口接入指南。
  • L2.1.3 BOT 工具类框架介绍。
  • L2.1.4 代码示例呈现。
  • L2.2 Prompt 框架阐释。
  • L2.2.1 何为 Prompt。
  • L2.2.2 Prompt 框架应用现状分析。
  • L2.2.3 基于 GPTAS 的 Prompt 框架剖析。
  • L2.2.4 Prompt 框架与 Thought 的关联探讨。
  • L2.2.5 Prompt 框架与提示词的深入解读。
  • L2.3 流水线工程阐述。
  • L2.3.1 流水线工程的概念解析。
  • L2.3.2 流水线工程的优势展现。
  • L2.3.3 流水线工程的应用场景探索。
  • L2.4 总结与展望。

阶段 3：AI 大模型应用架构实践

• 目标：深刻理解 AI 大模型的应用架构，并能够实现私有化部署。

• 内容
  ：

  • L3.1 Agent 模型框架解读。
  • L3.1.1 Agent 模型框架的设计理念阐述。
  • L3.1.2 Agent 模型框架的核心组件剖析。
  • L3.1.3 Agent 模型框架的实现细节展示。
  • L3.2 MetaGPT 详解。
  • L3.2.1 MetaGPT 的基本概念阐释。
  • L3.2.2 MetaGPT 的工作原理剖析。
  • L3.2.3 MetaGPT 的应用场景探讨。
  • L3.3 ChatGLM 解析。
  • L3.3.1 ChatGLM 的特色呈现。
  • L3.3.2 ChatGLM 的开发环境介绍。
  • L3.3.3 ChatGLM 的使用示例展示。
  • L3.4 LLAMA 阐释。
  • L3.4.1 LLAMA 的特点剖析。
  • L3.4.2 LLAMA 的开发环境说明。
  • L3.4.3 LLAMA 的使用示例呈现。
  • L3.5 其他大模型介绍。

阶段 4：AI 大模型私有化部署

• 目标：熟练掌握多种 AI 大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容
  ：

  • L4.1 模型私有化部署概述。
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术解析。
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤详解。
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景探讨。

学习计划：

• 阶段 1：历时 1 至 2 个月，构建起 AI 大模型的基础知识体系。
• 阶段 2：花费 2 至 3 个月，专注于提升 API 应用开发能力。
• 阶段 3：用 3 至 4 个月，深入实践 AI 大模型的应用架构与私有化部署。
• 阶段 4：历经 4 至 5 个月，专注于高级模型的应用与部署。