转型背景：Java 的困境与 AI 的曙光
在当今科技飞速发展的时代，编程语言的迭代更新犹如浪潮一般，冲击着每一位程序员的职业发展之路。作为曾经在企业级开发领域占据统治地位的 Java，如今也面临着前所未有的挑战。随着行业的日益成熟，Java 程序员的岗位竞争愈发激烈，大量的开发者涌入市场，使得初级岗位的竞争近乎白热化。
内卷现象在 Java 开发领域尤为突出，企业对于人才的要求越来越高，不仅期望开发者具备扎实的技术功底，还要求掌握各种流行的框架和工具，熟悉微服务、分布式系统等复杂架构 。在这种环境下，Java 程序员想要脱颖而出变得越发困难，薪资的提升也变得缓慢，职业发展似乎进入了一个瓶颈期。
与此同时，AI 大模型领域却呈现出一片蓬勃发展的景象。随着 GPT 等一系列大模型的爆火，人工智能技术正以前所未有的速度渗透到各个行业，从医疗到金融，从教育到娱乐，AI 的应用场景不断拓展，对相关人才的需求也急剧增长。各大企业纷纷布局 AI 领域，不惜重金招聘 AI 人才，使得 AI 大模型工程师的薪资待遇水涨船高，成为了当下科技行业中最炙手可热的职业之一。据相关数据显示，AI 大模型算法工程师的年薪可达 50 万至 200 万 ，相比之下，Java 程序员的平均薪资则显得相形见绌。
这种鲜明的对比，让许多 Java 程序员开始重新审视自己的职业道路，思考是否应该转型投入到 AI 大模型的怀抱，开启一段全新的职业旅程。
Java 程序员的优势
虽然转型之路看似充满挑战，但 Java 程序员其实拥有不少独特优势，这些优势能让我们在学习 AI 大模型的道路上更具底气 。
- 强大的编程基础：Java 作为一种广泛应用于企业级开发的编程语言，具有严格的语法规范和面向对象的编程特性。多年的 Java 编程经验，让我们熟练掌握了编程的基本概念，如变量、数据类型、控制结构、函数、类和对象等。这些基础在学习 AI 大模型的过程中至关重要，因为无论是实现机器学习算法，还是构建深度学习模型，都离不开扎实的编程能力。例如，在使用 Python 进行深度学习框架（如 TensorFlow 或 PyTorch）开发时，虽然 Python 的语法风格与 Java 不同，但基本的编程逻辑是相通的。我们可以快速理解和掌握 Python 的语法特点，并将 Java 编程中养成的良好代码结构和调试习惯运用到 Python 开发中，更高效地实现 AI 算法和模型。
- 丰富的项目经验：在 Java 开发的职业生涯中，我们参与过各种各样的项目，积累了丰富的项目经验。这些经验涵盖了需求分析、系统设计、编码实现、测试调试以及项目部署和维护等各个环节。在 AI 大模型项目中，同样需要经历这些阶段 。比如，在处理大规模数据时，我们在 Java 项目中积累的数据处理和优化经验就可以派上用场。如何高效地读取、存储和预处理海量数据，是 AI 项目中的关键问题，而我们熟悉的数据库操作、数据结构和算法知识，能够帮助我们设计出合理的数据处理流程，提高数据处理效率。同时，在 Java 项目中培养的团队协作能力和问题解决能力，也能让我们更好地适应 AI 项目开发中的团队合作，快速解决开发过程中遇到的各种技术难题。
- 良好的学习习惯：Java 技术体系庞大且不断更新，为了跟上技术发展的步伐，我们养成了持续学习的良好习惯。这种学习习惯在转型学习 AI 大模型时尤为重要。AI 领域是一个快速发展的前沿领域，新的算法、模型和技术层出不穷。保持对新技术的好奇心和学习热情，能让我们迅速适应 AI 领域的学习节奏，及时掌握最新的技术动态。例如，我们可以利用业余时间关注 AI 领域的学术论文、技术博客和开源项目，参加线上线下的技术交流活动，不断拓宽自己的知识面，提升自己在 AI 领域的技术水平 。
学习路径与方法
明确了转型的方向和自身优势后，接下来就是制定科学合理的学习路径，掌握有效的学习方法，逐步踏入 AI 大模型的大门 。 对大模型感兴趣的可以先参考下方这个学习路线。当然也有对应的资源，需要的朋友可以留言。
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 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。
心态调整与持续学习
转型之路从来都不是一帆风顺的，在学习 AI 大模型的过程中，我们难免会遇到各种困难和挫折 。比如，在理解复杂的算法原理时可能会感到困惑，在调试代码时可能会遇到各种难以解决的问题，在项目实践中可能会面临需求变更和时间压力等。这时，保持积极乐观的心态就显得尤为重要 。我们要相信自己的能力，相信只要坚持不懈，就一定能够克服困难，取得进步。
同时，AI 大模型领域是一个快速发展的领域，新的技术和方法不断涌现 。我们要养成持续学习的习惯，保持对新技术的敏感性和好奇心，不断更新自己的知识体系，跟上行业发展的步伐 。可以定期阅读学术论文、技术博客，关注行业动态和最新研究成果；参加线上线下的技术交流活动，与同行们分享经验、交流心得，拓宽自己的视野；加入相关的技术社区和论坛，与其他开发者共同探讨问题，解决疑惑 。只有不断学习，我们才能在这个充满挑战和机遇的领域中立于不败之地 。
