2024人工智能大模型的技术岗位与能力培养研究报告.docx

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1、人工智能大模型的技术岗位与能力培养研究报告前言随着人工智能技术的迅速发展和应用，大模型作为其中的重要组成部分，正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎.大模型以其强大的数据处理和模式识别能力，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、智能推荐等领域，为各行各业带来了革命性的改变和机遇。根据中国软件行业协会教育与培训分会（简称教培分会）的信息搜集、数据分析与走访谢研，本研究报告旨在深入探讨人工智能大模型技术岗位以及相关的能力培养问题，帮助企业和机构J解当前大模型行业的现状与未来发展趋势，为人才的培养和发展提供参考和指导。在本报告中，我们将首先对人工智能大模型的概念和特点进行阐述，井介绍国内大模型发展的情况

2、，同时对大模型面临的挑战与趋势进行探讨.接着，本报告将重点关注人工智能大模型涉及的关键技术、关键技术岗位图谱。我们聘对这些技术岗位的具体要求和职责进行详细解析。除了技术询位分析,本报告还将探讨人工智能大模型的能力培养问题。随着大模型的不断演进和应用拓展，如何培养具备相关技能的人才成为关键。我们将结合当前人工智能人才供需的现状，国家人才政策与部署、企业人才需求与培养模式，探讨如何结合现状与挑战，提高人才的应用能力和创新能力。在报告编写过程中，教培分会通过对行业、企业、院校与劳动者的调研与访谈结果进行多维度分析，研究当前人工智能大模型发展趋势，企业人才供需、人才培养模式与产教融合现阶段的情况，并对

3、不同群体的需求归纳与总结，提出了对AI大模型技术人才培养与服务模式的分析、意见与建议，供大家参考，并希望绐予指正。目录一、AX智能如型行业展现状41 .大模型的概念与发展过程42 .国内大模型的发展现状63 .大模型面临的挑战与发展趋势10二、大模型相关的技术岗位图谱与知板技能131 .大模型相关的关健技术142 .大模型相关的技术岗位图谱153 大模型相关的技术岗位知识与技15三、大模式技术人才供需与培养模式思考.331 .国家层面的人工智能人才培养工作.332 .人工智能人才供需与培养现状分析353 .大模型技术人才培养模式思考38参考资料43人工智能大模型行业展现状1 .大模型的概念与发

4、展过程ChatGPT(全名:ChatGenerativePrc-trainedTransformer).是美国0enAI研发的聊天机器人程序，于2022年11月30日发布。发布后迅速引起/社会、产业与技术界对于大模型与人工智能的发展与应用的新热潮.作为世界上首款正式开发的大数据模型，ChatGPT给大家带来了前所未有的冲击和影响.首先我们看看ChatGPT如何描述自己当然！SSChatGPT1是一种由。PenA1.开发的基于GPT-3.踝构的大型语言模型.我的任务是理解并回答你提出的问遨,以文字形式进行交流.我通过训蜷大的文本数据,事提了广泛的知识和语言表达能力，能够回答各聆问短、提供解修、提

5、供建议等等.我不是一个具有自主意识或情感的个体，而是一个程序，由人工智能技术翅动.我没有记忆，也没有个人经历.我的回答仅仅基于我所学到的知识和横式.无论你是寻求知识、寻求错助.还是进行闲聊，我都会尽力IEfJ会的问题.然而，我也有一些限制.我的知识战止于2021年9月，所以我可能不知道最新的事件或信息,而且,我并不完美，有时候可能会出现错误或误解问题.总的来说，我是一个用于自然语言处理的人工智能模型，旨在用助回答问题和提供信息.如果你有什么问Ig或需要阳助，欢迎随时向我提问！针对大模型ChatGPT也给出了它的理解，大模型是指拥有巨大参数和复杂结梅的人工智能模型.这些模型通常由深度学习为法构建

6、，在大规模数jg集上进行训练，以学习和表示更加更杂的语言和视觉模式.特点：1巨大的参数量:大模型通鸵具有数十亿到数万亿的参数，这使阻它们能够更好地捕捉数据中的复杂关系，提S模型的表示能力.2 .复杂的结构：大模型采用多层网络结构，包含大量的除羲层和神经元，可以进行更深层次的特征提取和学习.3强大的表达能力：由于参数量和爱杂结构的i加，大模型墟够处理更加匿杂.多样化的任务，如自然语言处理、计算机视觉等.优势：1 .更好的性能：大模型在各种任务上表现出色，具高堆特征表示和强大的泛化能力使得它们能够处理更复杂的数据和任务.2 .更高的准确率：由于参数的增加，大模型能够更好地捕捉数据SW节和特征，从而

7、提高模型的准确率和精度.3 .适应复杂场景：大模型在处理自然语言理程图像识别.机器翻译等复杂场景时表现优秀.可广泛应用于多个较域.劣势：1 .训蟋成本高：由于参数量庞大，大模型的训练需要大量的计算资源和时间，成本较高.2 .推理速度蛟慢：参数多以味着模型的计算SS杂度较高，导致在推理阶段的速度相对蛟慢.3 .资源消耗大：大模型需要大的计算资源和存储空间，因此对硬件设施要求较高.参考IDC发布的2022中国大模型发展白皮书中对于大模型的定义，以及针对大模型相关的研窕与概念界定，教培分会对大模型得出以下理解AI大模型是一种基于海量多源数据打造的预训练模型，通过对原有和法模里的技术升级和产品迭代，用

8、户可以通过开源或开放AP1./工具等形式进行模型零样本/小样本数据学习，从而实现更优的识别、理解、决策和生成效果，同时也降低了开发部署的成本。大模型的核心作用在于突破数据标注的困境。通过学习海量无标注的数据进行预训练，大模型拓展了整体模型前期学习的广度和深度，从而提升了大模型的知识水平。这种方式使得大模型能够在后续下游任务中以低成本且高适应性的方式发挥应用价值。在实践中,大模型首先通过基于海量数据的自监督学习阶段完成了“通识”教育。接若，通过“预训练+精调”等模式，在共享参数的情况下，根据具体应用场景的特性，用少员数据进行相应微调。这种方式使得大模型可以高水平地完成任务，为各种领域带来了更准确

9、、高效的解决方案。ttK工业质松产业应用子快力但能创作巾调专业我IV任务相关少政事方无株注数懈哲性问答目标检测%精理解他靠分割R*学习文本知识类似人类学习机刚残训班来源：IDC&百度图1：训练大模型“预训练+和Wr模式2 .国内大模型的发展现状根据中国科学技术信息研究所发布的中国人工智能大模型地图研究报告显示，从全球已经发布的大模型分布来看，中美两国数量合计占全球总数的超8。%,美国在大模型数量方面居全球之首。有专家披露，据不完全统计，目前中国10亿参数规模以上的大模型已发布79个。报告显示，我国14个省市和地区在开展大模型研发，第一梯队是北京、广东、浙江、上海：其中北京己发布38个大模型。在

10、模型领域分布上，自然语言处理仍是目前大模型研发最活跃的重点领域，其次是多模态象域，在计算机视觉和智能语音等领域的大模型还较少。4报告认为,国内通用类大模型正在持续拓展应用领域，包括文心一言、通义千问、星火认知等一批通用大模型正在快速发展，打造跨行业通用化人工智能能力平台，其应用行业正在从办公、生活、娱乐向医疗、工业、教白等行业加速渗透。同时，垂直领域专业类大模型也在不断深化落地，批针对生物制药、遥感，气象等垂直领域的大模型，发挥其领域纵深优势，提供针对特定业务场景的高质量专业化解决方案.(1)百度一“文心一官”大模型2023年3月16H,百度正式发布了面向中文用户的大语言模型和生成式AI产品一

11、一“文心一言”。仪发布首日，就吸引了超过60万人申请测试。短短两天内，已有12家企业完成首批器约合作，同时有近9万家企业申请百度智能云文心言API调用服务测试。文心一言”是一款高度本土化的AI模型，更加符合中文环境的使用习惯。作为百度主打的搜索业务，它不仅能够提供丰富的基础数据，还在中文搜索领域具有显著优势.近期在AGIEvakC-Eva1.等中英文权威测试集以及MM1.U英文权威测试集中，“文心一言以超过Cha1.GPT和1.1.UMa、ChatG1.AI等其他大模型的分数表现，中文评测中更是超越了GPT-4。这些优势使得文心言”在中文用户中备受欢迎，尤其是在古汉语的应用方面，显示出了独特的

12、优势，被视为真正屈于国人的AI工具。考虑到中文是全球使用人数最多的语言，未来必定会带来更大的商机。百度智能云揩通过提供服务来支持“文心一言”的应用，助力企业构建自己的模型和应用，涵盖农业、工业、金融,教育、医疗、交通能源等重要领域。在百度庞大的移动生态系统的支持卜.，文心一言”已经枳累了庞大的用户基础。目前,已有超过650家企业宣布接入文心一言生态，百度大语言模型文心一言的App也已经上架苹果ppStore,百度的AICG(人工智能、云计算、大数据、区块链)生态圈正逐渐形成。作为国内A1.CG领域的先驱者，百度已经在国内同类企业中取得了相当的先发优势。(2)阿里一“通义千问”大模型2023年4

13、月7日，阿里云推出了名为通义干问”的大语言模型，并开始邀请测试。仅仅四天后，在阿里云峰会上，他们正式宣布推出通义千问”，并表示将对阿里巴巴米卜的所有产品进行全面改造，包括天猫、钉钉、高德地图、淘宝、优酷、食马等。据数据显示，己经有超过20万家企业申请接入通义干问进行测试。作为一款大语言模型，通义干问与Cha1.GPT类似，支持多轮交互及复杂指令理解、多模态融合以及外部增强AH,能够实现多轮对话、文案创作、逻辑推理、多模态理解、多语言支持等功能。阿里云智能集团CTO周靖人介绍说，通义干问”作为通用大模型，并不会根据某个具体业务问题进行优化或定制。这开放的能力意味着企业无需从头开始训练大模型，而是

14、能够在通义千问”的基础之上，结合企业自己的应用场景、知识体系、行业特殊需求等，打造出适用于臼身企业的大模型。比如，每个企业都可以开发自己的智能客服、智能导购、智能语音助手、自动学段模型等。通义千问”的推出将为企业提供更加便拢高效的大模型应用方案，促进r人工智能技术在企业和产品中的广泛应用。阿里云的举措在大模型技术领域展现了强大的实力和引领力，为中国企业在人工智能领域的发展带来了新的机遇。随若通义干问”的广泛应用，将不断推动产业创新和智能化升级，为用户带来更便捷智能的体险（3）晨讯一“泡元助手”大模型膊讯的混元大模型是一项集成计算机视觉、白然语言处理、多模态内容理解、文案生成、文生视领等多个方向

15、的重要技术。这些技术已广泛应用于牌讯旗下微信搜索、牌讯广告等业务场景，为用户提供更智能化和个性化的体验。混元大模型是建立在腾讯自仃的强大底层算力和低成本高速网络基础设施之上。它得益于腾讯自研的太极机器学习平台的支持和承载。在混元大模型中，包含rN1.P大模型、CV大模型、多模态大模型、文生图大模型等多个子领域的模型，这些模型相互协作，构成了个完整的智能系统。其中，值得一提的是HunYuan-N1.P1T,这是国内首个低成本且可直接应用的N1.P万亿大模型.在自然语言理解任务榜单C1.UE中，它荣登榜首，表现非常出色。这个成就标志着膊讯在大模型领域取得了重要的突破，对于推动自然语言处理的发展具有歪要意义。它的运用不仅提升了脏讯的产品和服芳，还为用户提供了更加智能、高效的信息处理和交互体验。（4）华为一“盘古”大模型就古大模型是一款汇聚深度学习技术的大规模AI模型，其独特之处在于采用了三层体系结构，包括1.O基础大模型、1.1.行业大模型和1.2场景模型。其设计目标是推动AI工业化进程，为各行业提供强大的技术支撵。盘占大模型3.0是面向行业的大模型系列，采用J5+N+X”的：乂架构。为了更好地适配不同行业的多变需求，盘古大模型采用了完全的分层