有如下几个方向：
基座模型训练
工作内容：优化模型结构、数据比例，实现在各种任务上效果比较好的通用基座模型
护城河：出了问题只有你能解决，给足情绪价值
经验要求：
必备：模型分布式框架（如deepspeed）、多机多卡训练、顶会的经验；阅读一系列 LLM 经典论文，例如 Instruct-GPT、LORA 等，从而对 LLM 有一个更深入、透彻的掌握。同
任选：
万卡集群的训练经验（包括预训练、sft、强化学习）、踩坑经验；
数据配比调优、模型结构调优的经验；
各类魔改信手捏来、快速实现并完成验证，给足情绪价值
现状：人才比较紧缺，市场薪资最高
大模型微调
工作内容：对开源LLM进行分布式微调并不断迭代优化Bad Case。目前，LLM 微调一般有两种核心工作:一是微调 LLM 来解决实际业务问题，另一个就是微调垂域大模型，如医学大模型、法律大模型等。
推荐的开源教程：
1.深度学习入门经典教程《李宏毅深度学习教程》:https://github.com/datawhalechina/leedl-tutorial
2.深入浅出、从理论到实践的 Pytorch 教程《深入浅出Pytorch》: https://github.com/
datawhalechina/thorough-pytorch
3. 全面介绍 LLM 理论基础的《So Large LM》:https://github.com/datawhalechina/so-large-lm
4.提供LLM 的调用、部署、微调全链路手把手教学的《Self LLM--开源大模型食用指南》:https://github.com/datawhalechina/self-llm
大模型开发
工作内容：RAG、Agent、优化prompt。RAG：便于和搜推结合，降低模型幻觉。但是，随着模型max token的扩大，RAG不是必须的了
护城河：在不能做精的情况下，把自己的角色做宽（不局限于自己是算法工程师，多从产品视角、工程视角系统的分析问题），在大模型的加持下做一些全站开发的事情。亮点：垂直领域的agent
经验要求：搜推等
现状：做的人最多（大部分人受限于训练条件）
推荐的开源教程：
1.聚焦于如何使用ChatGPT相关API创造新的功能和应用的《Hugging LLM》:https://github.com/datawhalechina/hugging-llm
2.面向小白开发者的大模型应用开发教程《LLM Universe -- 动手学大模型应用开发》:(https://github.com/datawhalechina/llm-universe
3.基于 MetaGPT 框架的多智能体开发教程《Hugging Multi-Agent》:https://github.com/datawhalechina/hugging-multi-agent
大模型推理部署
工作内容：分为模型量化、模型部署、推理加速，一般在大型企业的架构部门，在一些企业中，负贵训练模型算法工程师也需要兼顾模型部署和推理。需要学习一些经典的框架：分布式框架 Deepspeed、部署推理框架 VLLM 和量化框架 accelerate。
其中，模型量化：将全精度模型量化成混合精度的模型，效果上的损失带来性能上的优化；模型部署：优化推理速度，属于偏工程化的方向，但是需求量比较大
护城河：与开源框架拉开的差距
经验要求：并行化量化、蒸馏等各种加速的经验；深入其原理和源码；上手真实业务场景下 LLM 的部署与推理加速;也可以进行 CUDA 编程的学习,从更底层掌握 LLM 的部署优化
现状：需求量大，因为每个公司都需要有大模型落地的话，就需要有相关人才
多模态大模型
工作内容：文生图/视频、图/视频生文
护城河：暂无说明
经验要求：暂无说明
现状：多尺寸的模型，应用场景不少，如：妙鸭相机、Sora的视频生成
结尾
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