本周，我将稍微偏离我平时解释人工智能概念或编码教程的文章。是的，这是一次哲学的、怀旧的旅程，我有幸一路走来。 很早就进入一个领域的人拥有的罕见特权之一是，你可以亲眼看到这个领域像婴儿一样成长。十年前，当我开始攻读计算机视觉硕士学位时，我的一位计算机科学毕业生朋友问道：“计算机视觉到底是什么意思？”如今，这个问题已经不是什么大问题了，因为互联网上流传着足够多的计算机视觉任务视频，比如分割（见下文）。  图像分割的结果——这是十年前深度学习兴起时遍布互联网的一项计算机视觉任务。 那么，过去十年发生了什么变化？事物都有两面性。而且，增长既有好处也有坏处。 封闭社区——小即是美 据说，冰岛人之间都有某种血缘关系，如果某人的血缘关系超越了你的二代表兄妹，那么你就可以嫁给他。 同样，人工智能社区也曾是紧密联系的。那种紧密联系的社区感觉已经一去不复返了。与任何研究人员交流时，你通常都知道他们属于哪个群体。当你阅读并欣赏他们对该领域的影响时，你会在某种程度上理解并尊重他们的工作。 随着该领域不断蓬勃发展，甚至很难说你知道某人的工作，忘记他们。有太多新名字和新分支，甚至很难跟踪。 再举一个例子，PyTorch 还处于起步阶段。Slack 社区规模很小，但很有帮助，PyTorch 的开发人员直接回答了我们关于使用该库的问题。这鼓励我们更多地了解它。如今，该框架已经非常成熟，并且出现了 LangChain 和 Llamaindex 等新框架。与 AI 的其他分支相比，人们的注意力都集中在 LLM 上。 硬件豪华 过去，我们习惯在单个 GPU 上训练深度神经网络，以创造一些有影响力的东西。在 CVPR、NeurIPS 和 ICML 等顶级会议上发表的大多数作品都可以在一台 8 GB GPU 机器上进行训练和复制，在极少数情况下，最坏的情况下，也可以在一台配备 4 个 GPU 的机器上进行训练和复制。  特斯拉用于 AI 的最新 GPU 集群图片（来源：  ）   https://www.hpcwire.com/off-the-wire/tesla-to-roll-out-advanced-supercomputer 我清楚地记得，当时我买了一个只有 8 GB RAM 的单 GPU 来参加 Kaggle 比赛，当时是多么高兴。一些 Kaggle 大师的获奖解决方案就是在家里的一台 GPU 机器上训练深度学习模型的。 当今的 AI 世界需要 GPU 集群来训练基础模型。即使对这些模型进行微调也需要 24GB 的 GPU，这些 GPU 非常强大且价格昂贵，只有拥有“AI 预算”的企业才能负担得起。 技能需求 那时，该领域还没有人工智能的包装。招聘人员被赋予了一项陌生的任务，即寻找“深度学习”工程师。招聘人员和初创公司创始人通过各种渠道寻找深度学习专家。在 LinkedIn 上定期收到邀请我加入他们团队担任深度学习工程师的消息是常态。  仅 5 天前发布的机器学习工程师招聘广告截图就收到了 100 多名申请者！ 目前的情况是，在 LinkedIn 上，“机器学习工程师”的招聘广告发布后一天内就收到了 100 多份申请。如果你觉得难以置信，请看一下上面的截图。问题仍然是申请人的技能与职位要求有多大关系。但市场很快就会饱和技能！ 子技能——运营和架构 增长意味着更多的多样性和机会。ML-ops、LLM-ops 和 ML-architects 等新角色不断涌现。微型单模型文件 (< 1 GB) 的时代已经一去不复返。模型在大小和功能上的增长催生了部署和维护它们的新技能。 此外，使用 MLFLow 等工具可以自动完成模型的训练和部署。用于训练的云基础设施需要足够复杂。所有这些都催生了具有专门职责的全职职位。 再见机器学习工程师，你好人工智能工程师 在 AI 领域工作最有趣的是编写模型架构，并使用我们内部的数据从头开始训练模型。虽然这需要大量预处理数据，但训练模型和可视化训练结果曾经非常有趣。过去有/现在仍然有一个专门的职位，称为机器学习 (ML) 工程师。 科技巨头开发基础模型正在重新定义这一角色。随着模型规模的扩大，培训预算也变得非常庞大。事实上，Meta 培训 LLama 2 模型的成本为 2000 万美元。显然，试图采用人工智能的初创公司或组织不想浪费这笔钱。现在已经确定，基础模型是科技巨头开发的，但 Mistral 和 Anthropic 等一些公司除外。 遗憾的是，这意味着 ML 工程师的角色正在转变为 AI 工程师的角色。ML 工程师的角色主要是开发模型架构、进行训练和评估。新的 AI 工程师角色主要涉及开发 API 或调用科技巨头（OpenAI、Meta 和 Google）提供的 API 来提示基础模型。 在极少数情况下，这需要对这些基础模型进行微调。但公司可以选择构建 RAG 管道或“按原样”使用基础模型，而无需对其进行微调。 结论 总而言之，我认为这是软件工程和机器学习角色的缓慢融合。软件工程师和深度学习专家之间的界限正在消失。因此，在未来几年，软件工程师将成为与基础模型一起工作的人工智能工程师，既编写代码，又解决客户需求。 此外，在未来几年，公司将分为两类——AI 产品公司和 AI 服务公司。AI 产品公司将再次是 OpenAI、Meta 和 Google，用于开发基础模型。AI 服务公司将通过微调或围绕 AI 基础模型开发 RAG 风格的管道来提供 API 服务，以服务于他们的客户。 最后，求职申请激增是否预示着像互联网泡沫一样的泡沫即将破灭？我觉得是的。但让我们拭目以待吧…… 喊出来 希望这对您有用。 如果你喜欢这篇文章，为什么不关注我呢 推特 了解研究更新、视频教程链接以及来自顶级 AI 实验室的新 AI 工具？ 另外，请订阅我的 YouTube 频道 我在这里以直观的方式解释人工智能概念和论文。  

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人工智能时代已经一去不复返

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