近嶼智慧OJAC的發展歷程與行業實力
在2024年1月，上海近嶼智慧科技有限公司（簡稱近嶼智慧）宣佈成功完成A輪融資。智望資本作為領頭投資者，金沙江創投也參與了增資。這一里程碑事件不僅突顯了近嶼智慧在人力資源技術領域的領先地位，也顯示了投資者對其技術實力和市場前景的堅定信心。
作為人力資源領域內唯一掌握自主AIGC大模型技術的企業，近嶼智慧的核心產品——AI得賢招聘官，以其卓越的技術實力和前瞻性的產品戰略，已經成為推動行業智慧化轉型的重要推手。該產品基於700億引數的AIGC多模態大模型，為公司招聘流程提供了全面的自動化面試篩選解決方案，引領了行業的創新變革。
自2018年上市以來，AI得賢招聘官已服務於美團、西門子中國、三星中國等多個知名企業，這些成功案例不僅驗證了產品的商業價值，也體現了其在提升招聘效率和精準度方面的卓越能力。
近嶼智慧自成立以來，一直專注於提供高質量的AIGC教育培訓。公司精心設計的AIGC大模型工程師與產品經理的職業發展路徑圖，因其實用性強、內容深入、體系完善而受到眾多學員的追捧。目前，已有超過千名學員透過近嶼智慧的培訓平臺實現了個人技能與職業發展的雙重提升。
為了滿足市場對AIGC人才的迫切需求，近嶼智慧憑藉深厚的理論基礎和豐富的實踐經驗，精心打造了AIGC大模型工程師與產品經理的學習路徑圖，並推出了相關培訓專案。這一學習路徑圖旨在幫助學員規劃出一條高效、精準的學習路線，確保他們在短短三個月內能夠迅速提升至A5級別的技能水平，成長為能夠獨立操作和最佳化大型模型的專業工程師。這一舉措無疑將加速AIGC領域的發展，為行業培養更多高素質的人才。
此外，近嶼智慧還為學員提供了一系列完善的售後服務，包括課程更新、技術諮詢、就業推薦等，確保學員在學習過程中得到全方位的支援與保障。
（文末附完整版AI學習路徑高畫質大圖）
AIGC大模型工程師和產品經理學習路徑圖介紹
A1階段：
具備的能力：構建提示詞來解決具體應用問題，大模型應用階段，使用閉源商業大模型例如：文心一言、星火大模型、ChatGPT。
通俗解釋：對AIGC大模型最初級的運用階段，可以使用文心一言、星火大模型、ChatGPT等各種AIGC大模型工具，提升工作效率
課程內容：
A1.1 大模型的發展歷程
A1.2 大模型提示工程
A1.3 Stable Diffusion
A1.4 不斷擴充套件中，敬請期待
適合物件：旨在透過運用各類AIGC工具來提高工作效率，減輕因重複性工作引起的疲勞。
預期職業崗位：適應AI時代的辦公室職員、技術人員以及部分技術工人。
課程模式：結合AI錄製課程、AI線上答疑以及定期更新的AI直播課程。
A2階段：
具備的能力：能夠對大型模型進行細緻調整（Selective Fine-Tuning），使其在特定領域的任務表現達到商業應用標準。
通俗解釋：該階段可以利用封閉原始碼的大型模型API，透過精心設計的提示詞（Prompt Engineering）建立一個能夠廣泛對話的聊天機器人。
學習內容：
A2.0 Python強化學習
A2.1 大模型prompt應用及API、Plugins呼叫
A2.2 大模型程式設計
A2.3 大語言模型發展歷程
A2.4 GPT4-Turbo Gemini最新解讀
適合物件：掌握如何有效地利用API，以及如何設計使用者友好的互動體驗；希望提高工作效率，透過API構建簡單工具。
學成可勝任的崗位：Prompt 工程師
課程安排：包括深入學習的Python強化課程影片、實時互動的Python線上問答環節、便於交流的Python答疑社群、AI主題的預錄製課程、AI相關問題的線上解答課程、定期更新的AI直播教學，以及提供實際操作經驗的遠端專案實訓。
A3階段：
具備的能力：針對大模型在已有提示詞上的效能表現不足的問題，構建面向任務的指令訓練語料，對大模型進行有監督的指令微調，提升大模型在應用上的效能。
通俗解釋：該階段能夠對大模型進行精調（SFT），讓大模型在某一個領域的任務表現可以商用
課程內容：
A3.1 大模型訓練流程及主流模型對比
A3.2 大語言模型先驗理論基礎A
A3.3 大語言模型先驗理論基礎B
A3.4 大模型開發工具
A3.5 大模型Finetune技術
A3.6 Finetune實戰
A3.7 思維鏈
適合物件：理解特定領域的需求，基於商業需求，能夠調整和最佳化模型以適應特定的應用場景。
學成可勝任的崗位：AI開發（應用）工程師
上課形式：Python強化學習錄播課+Python線上答疑課+Python答疑群+AI錄播課+AI線上答疑課+更新AI直播課+遠端專案實戰
實踐專案：聊天機器人，利用閉源大模型API，如ChatGPT、文心一言等，來實現自然語言理解和生成的功能。基於使用者輸入的Prompt，機器人能夠生成合適的回應。
A4階段：
具備的能力：能夠根據應用需求，藉助langchian等大模型應用框架，透過整合領域或場景專業知識、呼叫智慧體等，擴充套件大模型能力，構建專業的智慧問答系統、知識檢索系統或多智慧體整合系統。
通俗解釋：該階段能讓大模型根據我們自己專業/行業的私有知識庫，有質量的回答專業問題
課程內容：
A4.1 大模型RAG
A4.2 LangChain、SK拆解，與GPTs對比
A4.3 LangChain、SK、GPTs 實戰
A4.4 AutoGen原理
A4.5 AutoGen實戰
A4.6 LangChain、SK、AutoGen集中答疑
適合物件：可以基於整理和最佳化的知識庫，提高模型在特定領域內的表現
學成可勝任的崗位：AI演算法工程師、AI軟體架構師
課程形式：AI錄播課+AI線上答疑課+更新AI直播課+遠端專案實戰
就業退費保障：推薦就業，如果出勤率高於90%，作業完成率高於90%，且作業平均在3.5分以上，一年內沒有找到工作退一半
實踐專案一：法律文書助手，本專案的目標是透過對大模型進行微調，使其能夠有效輔助處理和管理法律文書。這一法律文書助手的主要功能包括對法律檔案的分類、回應諮詢、提取關鍵資訊，以及自動化生成和編輯法律文件等。其最終目標是建立一個高效、準確且可信賴的法律文書處理助手，能夠處理各種法律文書相關任務，極大地提高法律文書處理的效率和質量。該助手的核心價值在於幫助法律專業人員和相關使用者更有效地管理法律文書，從而提高工作效率和溝通效果，減少人力資源的投入，並提升法律文書處理的專業性和準確性。
實踐專案二：醫療記錄助手，本專案致力於透過對大模型進行微調，開發一個醫療記錄助手，專門輔助處理和管理醫療文件。這一醫療記錄助手的主要功能包括對醫療檔案的分類、回應諮詢、提取關鍵資訊，以及自動生成和編輯醫療文件等。其最終目標是建立一個高效、準確且可信賴的醫療文件處理助手，能夠處理各種醫療文書相關任務，顯著提升醫療文件處理的效率和質量。該助手的核心價值在於幫助醫療專業人員和相關使用者更有效地管理醫療記錄，提高工作效率和溝通效果，減少人力資源投入，並提升醫療文件處理的專業性和準確性。
實踐專案三：金融報告助手，該專案旨在透過對大模型的微調，開發一個金融報告助手，專注於處理和管理金融文件。主要功能包括金融檔案的分類、回應諮詢、關鍵資訊提取，以及自動化生成和編輯金融報告等。其最終目標是打造一個高效、精確、可靠的金融文件處理助手，能夠應對各類金融文書任務，極大地提高金融文件處理的效率和質量。該助手的核心價值在於助力金融專業人員和相關使用者更高效地管理金融報告，提升工作效率和溝通效果，減少人力資源的投入，並增強金融文件處理的專業性和準確性。
A5階段：
具備的能力：針對開源大模型原有基座專業能力不足等問題，在已有的預訓練框架下，組織領域相關預訓練語料、原有或擴充套件的指令訓練語料等，完成對模型底座的增量預訓練、指令訓練等任務實現對模型底座的能力擴充套件。
通俗解釋：訓練入門級大模型的基座， 理解但不用修改程式碼，根據指定的標準或規範，可以按照指引進行增量預訓練或模型底座訓練
適合物件：已學習入門級大模型訓練技巧，包括資料構造和增量預訓練，遵循指導訓練垂直領域大模型
學成可勝任的崗位：高階AI演算法工程師
課程形式：雙週末線下集訓營+每月技術更新+工作機會速遞+（原力週末+OJAC高階會員權益）
就業退費保障：推薦就業，如果出勤率高於90%，作業完成率高於90%，且作業平均在3.5分以上，一年內沒有找到工作退一半
實踐專案一：
法律領域常識問答機器人，該專案專注於開發一個專門針對法律領域的常識問答機器人。它旨在透過整合法律法規、案例判決、法律術語和程式等內容，構建一個全面的法律知識庫。然後，利用這個知識庫對大模型進行精調，以提高其在法律諮詢、案例分析等方面的效能。最終目標是為律師、法律專業人士和公眾提供準確的法律資訊和建議。
實踐專案二：醫療領域常識問答機器人，此專案致力於建立一個醫療領域的常識問答機器人。專案的核心是構建一個包含醫學術語、治療方法、疾病知識等內容的醫療知識庫。透過將這一知識庫與大模型結合，並進行精調，機器人將能夠在諸如疾病診斷支援、醫療諮詢等領域提供專業的建議和資訊。該專案旨在服務於醫療從業者和尋求醫療資訊的公眾。
實踐專案三：金融領域常識問答機器人，這個專案的目標是開發一個專注於金融領域的常識問答機器人。專案的核心工作是建立一個涵蓋金融市場、投資策略、經濟指標等內容的全面金融知識庫。透過結合這一知識庫和大模型，並進行精調，機器人將能在金融諮詢、市場分析等方面提供高質量的支援。這一專案主要面向金融從業人員和對金融市場有興趣的公眾。
A6階段：
具備的能力：針對模型底座能力不足等問題，研究引入模型的分散式擴充套件、全量或增量預訓練框架，結合模型訓練的加速框架，對不同引數規模的模型底座構建訓練或增量預訓練策略，實現全流程的大模型能力重構。
通俗解釋：訓練高階大模型基座，設定大模型的全量微調或增量微調、Lora微調等大模型預訓練策略，搭配Deep Speed加速框架，選擇和修改預訓練模型，增加特定領域的Token做預訓練或增量預訓練（比如，在Llama2的基礎上做增量預訓練，得到Chinese-Llama2）
適合物件：已學習高階大模型訓練技巧，包括全量微調和策略，以滿足不同業務需求，訓練大模型以滿足特定需求
學成可勝任的崗位：AI應用架構、研發工程師
課程形式：雙週末線下集訓營+每月技術更新+工作機會速遞+OJAC高階會員權益
就業退費保障：推薦就業，如果出勤率高於90%，作業完成率高於90%，且作業平均在3.5分以上，一年內沒有找到工作退一半
實踐專案一：法律助手，這個專案旨在建立一個法律助手，使用訓練入門級大模型基座來處理法律文件、法規和法律諮詢任務。包括資料構造、模型訓練和模型應用等步驟。
實踐專案二：醫療助手（需學員自備資料集），本專案的目標是開發一個醫療助手，使用訓練入門級大模型基座來處理醫療文件、臨床指南和醫療諮詢任務。包括資料構造、模型訓練和模型應用等步驟。
實踐專案三：金融助手，該專案旨在建立一個金融助手，利用訓練入門級大模型基座來處理金融文件、市場資料和金融諮詢任務。包括資料構造、模型訓練和模型應用等步驟。
A7階段
具備的能力：能夠針對不同的領域或應用問題，研究最佳化Transformer結構、預訓練大模型架構，開發新的大語言模型或多模態大模型，能夠提出或改進大模型預訓練、指令訓練、強化學習階段的模型架構，提出新的模型解決方案。
通俗解釋：能改Transformer的研究型人才
學成可勝任的崗位：大模型研究員、科學家
近嶼智慧OJAC 的AIGC大模型工程師與產品經理培訓路徑圖，超越了傳統學習計劃的範疇，它實際上是一份策略性的職業發展指南，旨在幫助學員在人工智慧領域取得實質性進步。該路徑圖以實際操作為重點，將理論知識與動手實踐緊密結合，確保學員能夠深入理解並掌握AIGC技術的關鍵技能。
為了提升學習效果，近嶼智慧精心設計了價效比高的課程方案，以適應不同學員的預算和需求。此外，公司還定期組織線上線下的技術交流會，鼓勵學員之間的溝通與合作，共享經驗。
近嶼智慧還提供一對一的技術諮詢和實踐專案指導等支援服務，確保學員在學習過程中得到充分的幫助。透過這一全面的學習路徑圖，學員將從基礎到高階逐步掌握AIGC技術，為職業生涯打下堅實的基礎。選擇近嶼智慧OJAC，您將踏上一段充滿成就的AI學習之旅。
如果您也想加入我們，一起完成這個A1-A7的進階之旅，歡迎掃碼（V：Mock2023）聯絡我們。我們將為您提供免費的專業試聽課程和完整版本AIGC大模型工程師和產品經理學習路徑圖，讓您在學習的道路上快人一步。