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1、1 人工智能大模型的技术岗位与能力培养研究报告 2 前言前言 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、数据分析与走访调研，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，帮助企业和机构了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，并介绍国内

2、大模型发展的情况，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。我们将对这些技术岗位的具体要求和职责进行详细解析。除了技术岗位分析，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

3、阶段的情况，并对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，并希望给予指正。3 目录目录 一、一、人工智能大模型行业展现状人工智能大模型行业展现状 .4 4 1.1.大模型的概念与发展过程大模型的概念与发展过程 .4 4 2.2.国内大模型的发展现状国内大模型的发展现状 .6 6 3.3.大模型面临的挑战与发展趋势大模型面临的挑战与发展趋势 .1010 二、二、大模型相关的技术岗位图谱与知识技能大模型相关的技术岗位图谱与知识技能 .1313 1.1.大模型相关的关键技术大模型相关的关键技术 .1414 2.2.大模型相关的技术岗位图谱大

4、模型相关的技术岗位图谱 .1515 3.3.大模型相关的技术岗位知识与技能大模型相关的技术岗位知识与技能 .1515 三、三、大模式技术人才供需与培养模式思考大模式技术人才供需与培养模式思考 .3333 1.1.国家层面的人工智能人才培养工作国家层面的人工智能人才培养工作 .3333 2.2.人工智能人才供需与培养现状分析人工智能人才供需与培养现状分析 .3535 3.3.大模型技术人才培养模式思考大模型技术人才培养模式思考 .3838 参考资料参考资料 .4343 4 一、一、人工智能大模型行业展现状人工智能大模型行业展现状 1.1.大模型的概念与发展过程大模型的概念与发展过程 ChatGP

5、T（全名：Chat Generative Pre-trained Transformer），是美国OpenAI 研发的聊天机器人程序，于 2022 年 11 月 30 日发布。发布后迅速引起了社会、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 针对大模型 ChatGPT 也给出了它的理解，5 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究与概念界定，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

6、据打造的预训练模型，通过对原有算法模型的技术升级和产品迭代，用户可以通过开源或开放 API/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。接着，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，用少量数据进行相应微调。