算法工程师当前选哪个方向好?

算法工程师当前选哪个方向好?

单从就业来说,个人强烈建议NLP大模型方向。

风控基本上是金融口的需求,技术门槛低,业务要求高,面比较窄。推荐呢,也是非常偏业务和经验,技术已经非常非常卷了,而且不同的厂子,业务各异,互相还保密。所以这两个方向首先是完全不建议的。

而NLP和CV呢,业务场景方面就丰富了太多。就NLP来说,无论对应自媒体的标题理解,还是学术论文查重,亦或电商的商品理解,都可以无缝落地。而随着自动驾驶、元宇宙等领域被资本的火热追捧,CV的落地场景也非常广阔。业务场景广,就意味着就业面宽。

因此可以看到,NLP和CV方向比较香。相比之下,CV要更卷一些,懂的都懂。而NLP大模型,更能乘上时代的风。

大模型时代的格局

从2022年ChatGPT横空出世开始,人工智能进入了一个全新的发展阶段。

传统的NLP工程师投入大量时间和精力来做的算法模型,都可以扔进垃圾堆了。什么文本分类、信息抽取、机器翻译、文本摘要。。。都别做什么细分场景任务了,一个大模型全搞定了。

大模型确实消灭了一部分NLP算法的工作,但是围绕大模型,一个恢弘的的生态正在徐徐展开。

首先,像智能客服、智能语音、智能家居、智能助手,原来被吐槽“人工智障”的领域,现在都值得重新做一遍; 其次,原先受AI能力约束无法实现的场景,会有“吃螃蟹”的创业者前仆后继; 最后,围绕大模型上下游的一系列工作,数据收集和处理、预训练、微调、部署、能力评估、提示词工程。。。

对就业的拉动,想象一下。

实际上,这是一个普遍规律,每次技术革新以后都有一片蓝海,只要你去拥抱它,就等于拥抱机会和红利。

大模型的热度增长的背后,一方面是对AI人才的井喷式需求;另一方面,现成的模型、框架、代码会越来越多,入门的门槛会进一步降低。

对算法工程师的全新要求

作为能吃到第一口蛋糕的算法工程师,缩在一个细分任务领域安静炼丹的路肯定是不好走了,大模型时代,对AI人才要求的面更宽了。

1、理解算法

必须深入掌握复杂的神经网络结构,了解数据预处理、模型评估和调优等常用技巧也是必备的技能。只有深刻理解算法的本质,才能在实际应用中灵活选择和调整算法,使其发挥最佳性能。

2、理解数据

数据是算法的基石。大模型对于数据质量有着较高的要求。有较强的语料数据收集能力、深入理解数据和特征工程,才能真正提高模型的性能和效果。

3、理解业务

以业务需求场景为导向,是必须要牢记的事情。“人人都是产品经理”的时代,到来了。创新精神和解决问题的能力,才是人类和AI最大的不同,也是推动人工智能技术发展的关键。

4、了解和会用大模型

要熟悉与通用大模型相关的工具和库,关注通用大模型社区的动态和开源项目。训练和优化大模型、部署大模型、prompt构造、能将大模型应用到自己业务上。。都是非常重要的能力。

你既要懂经典算法,也要懂业务,还要懂大模型。

大模型时代的未来

7月6日,在上海召开的2023世界人工智能大会上,“大模型”是本次展会的重头戏。

在 " 迈向通用人工智能 " 主题展区,国内外 30 多款大模型在人工智能大会的舞台各领风骚。人们欣喜地看到,大模型正在逐渐成为未来科技发展的重要方向之一。

垂直模型

从通用领域的服务,到真正为千行百业垂直领域赋能,还有很长的路要走,但需求,真的是很硬很刚。

像金融、医疗、安全领域,它们有着宝贵而又敏感的私有数据,对于它们来说,要想使用大模型服务,私有化部署是唯一的选择。

To B大模型对输出的精准度有着很高的要求,“一本正经地胡说八道”可不行。

因此基于基座模型的微调训练问题、性能评测问题、幻觉问题、隐私和安全问题、可解释性问题。。。要解决这些问题,归根到底,还是要靠人才。

可以预见的是,大模型会从面世之初的拼算力、拼规模,逐渐开始变得更分布、更垂直、更专业。

多模态

多模态时代的到来,必定一统NLP、CV山河。

转自《GPT-4核心技术分析报告》陈巍谈芯

大语言模型对事物的认知,仅仅停留在符号上。它知道苹果是圆的,是能吃的,是酸甜可口的,但是它永远无法从感官上认知什么是“圆”,什么是“酸甜可口”。

因此基于大语言模型的AI,永远没有办法真正地认知这个世界。

多模态的出现,打破了这个局限。GPT4,让AI第一次“睁开双眼”,看向这个世界。

这是一个令人振奋的开始。人类为AI找到了一条路,可以让它和人类一样通过视觉、听觉等等多种模态的融合感知来认知世界,来形成更高级的智能。

多模态融合是一扇门,让我们看到了AGI的曙光。在通向AGI的路上,还有太多太多的难关要突破,但这对于从业者来说,终究是个令人心潮澎湃的未来。

变化带来的阵痛只是暂时的,AI大模型重塑行业,也将重塑算法工程师。

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