在技术领域，年龄往往不是决定职业发展的关键因素。然而，对于35岁的程序员来说，转行大模型可能需要一些额外的思考和规划。
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一、35岁转行大模型合适吗？
技术背景：程序员通常具备良好的编程能力和逻辑思维，这些技能在大模型领域同样重要。此外，程序员在项目管理和团队合作方面也有一定的经验，有助于在大模型领域的发展。
职业发展：随着AI技术的发展，大模型领域的前景广阔，转行可能带来新的职业发展机会。在大模型领域，程序员可以发挥自己的技术优势，同时学习新的知识和技能，实现职业的转型升级。
学习能力：35岁的程序员通常具备较强的学习能力和适应能力，能够快速掌握新的技术和知识。通过不断学习，程序员可以提升自己在AI领域的竞争力，为职业发展打下坚实基础。
二、转行大模型的前景如何？
市场需求：随着AI技术的广泛应用，大模型领域的市场需求不断增长，为程序员提供了广阔的职业发展空间。据预测，未来几年，大模型领域的人才需求将持续上升，为程序员转行提供了良好的机会。
技术更新：大模型技术更新迅速，程序员需要不断学习新技术，保持竞争力。在大模型领域，程序员可以接触到前沿技术，不断提升自己的技术水平。
跨学科合作：大模型涉及多个学科，如数学、统计学、计算机科学等，程序员需要与其他领域的专家合作，共同推动技术发展。这种跨学科合作有助于程序员拓宽视野，提升综合素质。
三、转行大模型可能遇到的问题及解决方案
技术知识不足
解决方案：通过在线课程、研讨会等途径学习AI基础知识，逐步提升技能。可以选择参加专业培训机构，系统学习机器学习、深度学习等课程，快速掌握大模型技术。数据处理能力不足
解决方案：学习数据预处理、数据清洗等技能，提高数据处理能力。可以参加数据分析相关的培训课程，掌握数据处理和分析方法，为模型训练提供支持。项目经验不足
解决方案：参与实际项目，积累实践经验，提高项目管理和团队合作能力。可以寻找实习或兼职机会，参与大模型项目，了解项目流程，提升实践能力。沟通和协作能力不足
解决方案：加强沟通能力，学习协作技巧，提高团队协作能力。可以通过参加沟通技巧培训、团队建设活动等方式，提升自己的沟通和协作能力。持续学习压力
解决方案：保持积极的学习态度，制定合理的学习计划，不断更新知识体系。可以利用业余时间学习，参加线上课程、阅读专业书籍，保持对新技术的敏感度。
四、35岁程序员转行大模型的建议
明确目标：确定转行大模型的原因和目标，制定清晰的职业规划。思考自己在大模型领域的兴趣和优势，明确发展方向。
持续学习：关注AI领域的发展动态，通过在线课程、书籍等途径不断学习新知识。制定学习计划，确保学习进度和效果。
实践经验：参与实际项目，积累实践经验，提高技术能力和解决问题的能力。可以选择实习、兼职或参与开源项目，亲身体验大模型开发过程。
建立人脉：参加行业会议、研讨会和网络活动，拓展专业网络。与人脉资源丰富的业内人士交流，了解行业动态，寻找合作机会。
求职准备：更新简历，突出显示与AI相关的技能和项目经验。做好面试准备，展示自己的技术能力和职业素养。
总之，35岁程序员转行大模型是合适的，但需要明确目标、持续学习和积累实践经验。通过努力和坚持，你将能够在AI领域找到属于自己的位置，实现职业发展的新高度。
如何系统的学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
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第一阶段（10天）：初阶应用
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- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
