## 引子
> 如题,大大小小的事儿也折腾了 8 个月了,之前的帖子大家可以看这里的总结帖:
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从上次结贴后,用了 20 天的时间继续学习了 AI 相关的知识,从手写 CNN 、RNN 开始到手写 Transformer 、Diffusion ,大模型微调,然后到各种常见框架 vLLM 、DeepSpeed 、Ray 、Ludwig ,再到 RAG 相关的思路以及开源项目研读,给我的第一感觉是 **目前的框架只能作为未来真正人工智能的知识提取器吧**。其次是第二感觉:我很难吃这口饭,主要原因就一个,高不成低不就。在这 20 天的学习时间里,通过 arxiv 论文的研读以及动手实践的过程中,让我深深的感触到了真正的能进入这个领域并赚钱的无非两种人,搞研究的和割韭菜的,而我只能被定义为最多是个割韭菜的人。
肯定有小伙伴质疑,**20 天左右的时间** 里怎么学这么多东西的?如果你也进来过,你可能会给出如下答案:太简单:模型训练几行代码,超参数调优全用框架网格,框架真的太丰富了。可是要想了解其中原理,还是有点困难,我大部分的时间都花在了翻论文和看别人讲解论文上。框架就基于 pyTorch 重点学习了 hf 相关、ludwig 和 ray ,然后特别了解了下一些做优化的框架原理,比如 fast_attn 。
通常,每天我的作息时间是凌晨 4 点起床,晚上 9 点半准时上床睡觉。抛去其他杂事儿,蹲在电脑屏幕面前的时间大概 15 个小时每天(我也没啥杂事儿)。所以我大概花了 300 个小时在这上面。300 / 8 = 37.5 天,如果你是上班族,按照每天投入 4 小时的平均时间来算的话,大概是 75 天。
放弃吧,有没有志同道合的小伙伴,做电商去!
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