人工智能大模型的技術(shù)崗位與能力 培養(yǎng)研究報告

12在本報告中，我們將首先對人工智能大模型的概念和特點進行闡述，并接著，本報告將重點關(guān)注人工智能大模型涉及的關(guān)除了技術(shù)崗位分析，本報告還將探討人工智能大模型的能力培養(yǎng)問題。在報告編寫過程中，教培分會通過對行業(yè)、企業(yè)、院校與勞動者的調(diào)研3 4引起了社會、產(chǎn)業(yè)與技術(shù)界對于大模型與人工智能的發(fā)展與應(yīng)用的新熱潮。5針對大模型相關(guān)的研究與概念界定，教培分會對大模型得出以下理解，AI大模在實踐中，大模型首先通過基于海量數(shù)據(jù)的自監(jiān)督學(xué)習(xí)階段完成了“通識”6根據(jù)中國科學(xué)技術(shù)信息研究所發(fā)布的《中國人工智能大模型地圖研究報自然語言處理仍是目前大模型研發(fā)最活躍的重點領(lǐng)域，其次是多模態(tài)領(lǐng)域，《報告》認為，國內(nèi)通用類大模型正在持續(xù)拓展應(yīng)用領(lǐng)域，包括文心一化人工智能能力平臺，其應(yīng)用行業(yè)正在從辦公、生活、娛樂向醫(yī)療、工業(yè)、批針對生物制藥、遙感、氣象等垂直領(lǐng)域的大模型，發(fā)揮其領(lǐng)域縱深優(yōu)勢，7邀請測試。僅僅四天后，在阿里云峰會上，他們正式宣布推出"通義千問"，8"通義千問"的推出將為企業(yè)提供更加便捷高效的大模型應(yīng)用方案，促進的機遇。隨著"通義千問"的廣泛應(yīng)用，將不斷推動產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新和智能化升級，騰訊的混元大模型是一項集成計算機視覺、自然語言處理、多模態(tài)內(nèi)容盤古大模型3.0是面向行業(yè)的大模型系列，采9盤古大模型還著重考慮了客戶數(shù)據(jù)安全與合規(guī)訴求，為此提供了多樣化盤古大模型的靈活性、可定制性以及對行業(yè)的深度適配使其在不同領(lǐng)域科大訊飛的星火認知大模型采用了創(chuàng)新的“1+N”架構(gòu)，其中“1”代表通用認知智能大模型算法研發(fā)及高效訓(xùn)練底座平臺，“N”則代表專用大模訊飛星火認知大模型聚焦于實用場景，包括知識問答、代碼編程、數(shù)理科大訊飛進一步推動星火認知大模型在教育、醫(yī)療、工業(yè)、辦公等領(lǐng)域智源研究院更注重構(gòu)建以大模型為核心的生態(tài)系統(tǒng)，這包括底層數(shù)據(jù)處智源人工智能研究院的努力和創(chuàng)新在大模型技術(shù)領(lǐng)域取得了重要突破，代表著中國在大模型領(lǐng)域的實力，也為全球人工智能研究做出了重要貢獻。的變化與影響，同時目前以ChatGPT機器人為代表的人工智能大模型的思考圖2：AI模型編年進化史參數(shù)量龐大和復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)導(dǎo)致訓(xùn)練過程非常耗時且昂貴，對于普通企業(yè)和研究機構(gòu)來說，搭建和維護大規(guī)模的計算平臺是一項巨2.法律與倫理問題：大模型的發(fā)展和應(yīng)用也帶來了一系列法律和倫理發(fā)和使用過程中加以關(guān)注。同時，大模型的應(yīng)用也可能引發(fā)一些倫3.數(shù)據(jù)標(biāo)注和采集困難：大模型的訓(xùn)練通常需要大規(guī)模的標(biāo)注數(shù)據(jù)，但獲取和標(biāo)注海量的數(shù)據(jù)是一項龐大且耗時的工作。特別是在某些4.模型泛化和可解釋性：隨著模型規(guī)模的增加，大模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上型的黑盒性使得其在某些場景下缺乏可解釋性，即難以解釋其內(nèi)部5.環(huán)境和能耗壓力：大規(guī)模的模型在部署和推理階段可能會消耗大量的計算資源和能源，大模型的不斷擴大規(guī)模和復(fù)雜性可能會導(dǎo)致資源浪費和環(huán)境負擔(dān)，如何在大規(guī)模模型的發(fā)展中平衡技術(shù)進步與可6.隱私和安全風(fēng)險：大模型通常會學(xué)習(xí)和保存大量的數(shù)據(jù)信息，這可能帶來隱私泄露和安全風(fēng)險。大模型的廣泛應(yīng)用也使得它成為攻擊者進行惡意攻擊和欺詐的潛在目標(biāo)。對大模型的安全和防御能力的計算機視覺等領(lǐng)域的專業(yè)人才。然而，這些領(lǐng)域的專業(yè)人才相對較少，導(dǎo)致大模型行業(yè)面臨人才短缺的問題。培養(yǎng)和吸引優(yōu)秀的人工AI大模型從出現(xiàn)到萬眾矚目其實經(jīng)歷一個漫長的過程，但是從萬眾矚目8.自適應(yīng)學(xué)習(xí)和持續(xù)學(xué)習(xí)：AI大模型將更加注重自適應(yīng)學(xué)習(xí)和持續(xù)學(xué)5.強化學(xué)習(xí)：用于構(gòu)建智能體與環(huán)境交互的學(xué)習(xí)框架，通過獎勵機制6.遷移學(xué)習(xí)和預(yù)訓(xùn)練模型：了解遷移學(xué)習(xí)的方法，能夠利用預(yù)訓(xùn)練模8.模型架構(gòu)與優(yōu)化：設(shè)計合適的模型架構(gòu)，進行超參數(shù)調(diào)整和模型優(yōu)9.模型蒸餾：了解模型蒸餾的原理和方法，能夠通過模型蒸餾將復(fù)雜雜的計算，需要掌握大規(guī)模計算和并行處理技術(shù)，以提高訓(xùn)練和推11.分布式計算與模型部署：對于大規(guī)模模型，需要掌握分布式計算和結(jié)合教培分會對大模型關(guān)鍵技術(shù)與對應(yīng)崗位圖譜的分析與整理，總結(jié)出師入（WordEmbedding）等，師5、自然語言處理（NLP應(yīng)用自然任務(wù)的特征表示，如詞袋模型、TF-師9、編程和軟件開發(fā)：具備編程能力，熟），師師），），PyTorch能夠編寫高效、可靠的代師師），Supervisely、VGGImageAn隨著新經(jīng)濟、新技術(shù)的不斷應(yīng)用與演進，以及隨之而來的產(chǎn)業(yè)數(shù)字化與人力資源和社會保障部在公布的《中華人民共和國職業(yè)分類大典(2022人工智能工程技術(shù)人員國家職業(yè)技術(shù)技能標(biāo)準(zhǔn)是指人工智能工程技術(shù)人人工智能訓(xùn)練師國家職業(yè)技術(shù)技能標(biāo)準(zhǔn)適用于使用智能訓(xùn)練軟件，在人工智能產(chǎn)品實際使用過程中進行數(shù)據(jù)庫管理、算法參數(shù)設(shè)置、人機交互設(shè)分為五個等級：從數(shù)據(jù)采集和處理、數(shù)據(jù)標(biāo)注、智能系統(tǒng)運維、業(yè)務(wù)分析、人工智能訓(xùn)練師的職業(yè)技能鑒定分為理論知識考試、技能考核以及綜合在理論知識考試中，不同技能等級在理論知識上的要求是不同的，五級更新工程中數(shù)字技術(shù)工程師培育項目重點圍繞智能制造、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊分等級開展規(guī)范化培訓(xùn)、社會化評價，探索建立數(shù)字技術(shù)工程師認證制度，教培分會根據(jù)人社部對發(fā)布相關(guān)新職業(yè)發(fā)布的就業(yè)景氣現(xiàn)狀分析報告進在院校加大專業(yè)設(shè)置與人才培養(yǎng)力度的同時，企業(yè)也不在不斷加強與院為、阿里、騰訊、百度都紛紛與院校開展產(chǎn)教融合作合作，通過產(chǎn)業(yè)學(xué)院、圖6領(lǐng)先企業(yè)AI方案應(yīng)用型人才培養(yǎng)方案從國家、院校、企業(yè)層面對于人工智能人才培養(yǎng)的重視程度、投入力度有深厚的學(xué)術(shù)背景和研究經(jīng)驗，能夠不斷推動前沿技術(shù)的發(fā)展論的創(chuàng)新。由于其稀缺性，探索級和前沿級大型數(shù)字化企業(yè)愿額成本吸引這些人才。這些企業(yè)通常將目光投向海內(nèi)外名校，實際算法模型相結(jié)合，具有豐富的算法設(shè)計和改識和技能能夠為企業(yè)設(shè)計高效的算法模型，提高人工智能系效率。探索級和前沿級大型數(shù)字化企業(yè)以及人工智能領(lǐng)域常競相爭奪這些人才，因為他們對于企業(yè)的研發(fā)和創(chuàng)新能技術(shù)與實際行業(yè)需求相結(jié)合，深度理解各種應(yīng)用場景，并通過技術(shù)解決實際問題，降低運營成本、提升工作效率、改善產(chǎn)品量。由于其應(yīng)用廣泛，這類人才的需求量最多。企業(yè)在招聘這期率先發(fā)布了《北京市促進通用人工智能創(chuàng)新發(fā)展的若干措施（2023-2025依據(jù)國家人工智能人才培養(yǎng)工作的戰(zhàn)略與部署，結(jié)合中國軟件行業(yè)協(xié)會