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[职场感言] LLM职业发展

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匿名用户-GAXJS  | 添加认证 | 2023-11-10 02:35:57 来自APP |倒序浏览

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对LLM挺有兴趣的,我在某中厂也转到了LLM-based search platform的组,做similarity search,其实也就是最近大家都在做的RAG。

根据我的理解,这个新领域大概两个大方向,一个自然是model相关;一个则是下游application应用,我现在的组就是search相关的应用。我想请教的是:
1. 职业长远发展的角度,我是否应该搞modeling(infra), 至少工作之余学学fine tuning model? 毕竟这才是LLM的灵魂。有可能在个人Mac GPU或者弄点AWS/Azure资源自己研究吗?
2. 我看网上很多individual developer都在做,所以业余时间自己做side project搞个什么app有多大价值呢?还是说专注自己的工作即可,毕竟业界scalable的东西才有含金量?. Χ

感觉整个LLM产业刚开始,大家都还处于摸索阶段,网上各种资源和讨论也挺多但也挺messy。所以想听听大家的看法。

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地里匿名用户
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匿名用户-CV8A5  | 添加认证 | 2023-11-10 03:23:25
本帖最后由 匿名 于 2023-11-9 11:25 编辑

1. 纯做model的
2.做ml/ai infra/system: training, inference
3. 上下游infra, data for ml/ai: feature store, RAG, model deployment, etc
4. 下游app.--
感觉技能难度逐渐递减,domain knowledge也逐渐递减
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地里匿名用户
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匿名用户-3VPWU  | 添加认证 | 2023-11-13 04:13:23 来自APP
匿名用户 发表于 2023-11-12 11:38:29. From 1point 3acres bbs
谢谢。所以听起来还是做model最靠谱? 至少training inference infra对吗? 但怎么入行呢? 自己业余时间fine tune一些model有用吗
这是不同赛道的,做model基本是researcher的赛道,你如果不是PhD出身基本可以放弃这条路。剩下的都是eng的赛道
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jsjqm 2024-1-28 10:51:49 | 只看该作者
全局:
匿名用户 发表于 2023-11-10 03:23
1. 纯做model的
2.做ml/ai infra/system: training, inference
3. 上下游infra, data for ml/ai: feature ...

想请问eng的3个赛道里 有没有什么优先级的划分呢?感觉research可以对做fine tune降维打击,剩下两项好入门一些,但是好像目前看开的岗又不多,大厂好像都还铆足了劲先搞自己的模型出来
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地里匿名用户
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匿名用户-GAXJS  | 添加认证 | 2023-11-13 03:38:29 来自APP
匿名用户 发表于 2023-11-09 11:23:25
1. 纯做model的
2.做ml/ai infra/system: training, inference
3. 上下游infra, data for ml/ai: feature store,
谢谢。所以听起来还是做model最靠谱? 至少training inference infra对吗? 但怎么入行呢? 自己业余时间fine tune一些model有用吗
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地里匿名用户
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匿名用户-GAXJS  | 添加认证 | 2023-11-13 04:14:27 来自APP
匿名用户 发表于 2023-11-12 12:13:23
这是不同赛道的,做model基本是researcher的赛道,你如果不是PhD出身基本可以放弃这条路。剩下的都是eng的赛道
谢谢 那么是否可以尽量沾边? 比如training/inference infra 这个总归是eng吧
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