什麼是 LLM 大型語言模型?6 大履歷加分技能、新職缺需求

什麼是 LLM 大型語言模型?6 大履歷加分技能、新職缺需求

大型語言模型(LLM)在 AI 人工智慧領域掀起一股熱潮,LLM 縮寫自 Large Language Models,是基於大量資料進行預訓練的超大型深度學習模型,幫助人類解決更多問題如回覆客服、分析數據、寫程式等。各大科技公司如 Google、Microsoft、Facebook 等,早在 2015 年就已投入大量資源研發 LLM 深度學習技術。

本文將詳細介紹:究竟什麼是 LLM?其運作原理為何?成為 LLM 工作者要具備的 6 個能力,再延伸介紹 LLM 有哪些相關工作職缺。

一、LLM 為什麼能夠刮起風潮,LLMAI 之間的關聯?

LLM 是 AI 領域中的一個特定類別,AI 則是一個廣泛的概念,指的是運用創新數據技術,讓機器模擬和展現人類智慧;事實上,AI 世界涵蓋了自然語言處理、機器學習、電腦視覺等多個領域,而在 AI 眾多分支中,自然語言處理(NLP)是專注於處理和理解自然語言的子領域,其仰賴 LLM 大量計算資源和專業資料,透過 LLM 深度學習的過程,理解語言的細微差異,並開始根據不同語境,提供更精準的回應。

其中,像 OpenAI-ChatGPT、Google-Gemini 等模型和服務,背後原理都是透過大量的語言資料集訓練,以學習語言的規則、結構和語境。這使得全球主要的 LLM 都能夠生成自然、流暢的文本,同時具備對語言的理解和生成能力。

二、目前 LLM 大型語言模型具體被應用在哪些場景?

近年來,隨著 ChatGPT 的崛起,LLM 技術已廣泛應用於自然語言處理、對話系統、教育科技等領域,為人們提供了方便的代勞服務。這種應用已擴展至客服機器人、協作編輯、數據分析、寫程式碼和教學等多元情境。LLM 模型的獨特優勢在於其能夠生成自然、流暢的文本,使應用在對話系統、翻譯、文本生成等情境。

LLM 大型語言模型 5 大應用場景

除了上述應用,LLM 大型語言模型還可具體應用在多個場景中,以下舉例 5 大場景例如:

LLM 大型語言模型 5 大應用場景
LLM 大型語言模型 5 大應用場景
  1. 撰寫文案:  LLM 可以自動生成各種形式的文字內容,例如產品描述、部落格文章、市場推廣資料等。舉例來說,一家電子商務公司可以使用 LLM 來自動生成產品頁面上的描述,節省時間並提高銷售效率。
  2. 自動化語言翻譯:  LLM 能夠提供高品質的語言翻譯服務,並將措辭在地化。舉例來說,一家跨國企業可以利用 LLM 將其網站內容翻譯成多種語言,以擴大其國際市場。
  3. 對話機器人: 利用 LLM 訓練的對話型機器人,可以建立 24/7 即時客服對話系統。舉例來說,一家航空公司可以利用 LLM 訓練機器人來回答客戶的預訂、航班時間和行李規定等問題,優化顧客服務流程。
  4. 問答系統:LLM 可以深度理解上下文和問題,並提供相對精準、相關的解答。舉例來說,在醫學領域,LLM 可以用於構建智能問答系統,幫助醫生快速檢索、獲取醫學知識,支持臨床決策和診斷。
  5. 程式碼生成:LLM 藉由其卓越的文字理解能力,還能協助生成和除錯程式碼。舉例來說,一個軟體開發團隊可以利用 LLM 來自動生成程式碼的部分片段,減少開發時間並提高程式碼品質。

三、求職履歷必備:6 大 LLM 人才技能,讓 LLM 在技術路上幫你一把!

大型語言模型為產業帶來革命性的發展,人才具備的 LLM 相關能力與潛力將會被重視,LLM 相關職位的工作者或求職者,除了需要具備扎實的 AI 和 NLP 基礎知識外,建議需要培養並強調以下 6 大核心技能。如果你正在求職找工作、尋找面試機會,不妨在履歷、自傳多強調你具備的以下技能組合,來讓你的資歷脫穎而出:

LLM 工作者 6 大核心技能

LLM 工作者 6 大核心技能
LLM 工作者 6 大核心技能!
  1. 程式設計能力:LLM 的研發和應用需要求職者應具備 Python、Java 等程式語言能力,需熟悉創建深度學習模型時使用的熱門框架:TensorFlow 或 PyTorch。
  2. 資料分析能力:LLM 的訓練需要大量的資料處理和分析工作,因此求職者應具備資料分析能力以及有能力清理和處理大型數據集,並熟悉統計學、機率論等相關知識。同時,也要具備資料可視化和解釋的能力。
  3. 機器學習:對機器學習算法和模型有深入的理解,以最佳化 LLM 的性能。
  4. 自然語言處理(NLP):深入了解 NLP 技術,包括預處理方法、特徵提取以及文本分類演算法,並能夠理解和應用在 LLM 相關任務中。
  5. 熟悉雲端運算平台:如 Amazon Web Services(AWS)或 Microsoft Azure,這些雲端平台常用於部署和擴展 LLM 模型。
  6. 創造力和語言感知力:LLM 的應用需要求職者熟悉至少一種自然語言(相對於「人工」的程式語言,指「自然」的中文、英文等等),包括其中的文法規則、語意與情境。

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四、LLM 工作機會都在這!薪水、待遇一次了解

目前,很多產業領域都在尋找擁有 LLM 相關技能的人才,如 IT、網路科技、媒體等。一般而言,LLM 相關職位的薪資待遇相對較高。根據 CakeResume 找工作平台的資料,LLM 相關職缺的薪資待遇通常落在新台幣 70 萬至 200 萬元之間,具體薪資會依照職位、經驗和公司規模等因素有所不同。以下表格列舉了幾個 LLM 相關職缺的詳細資訊,點擊這裡可看更多工作機會:

公司職缺薪資待遇職缺描述職務需求
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2.與團隊協作演算法套件開發
3.評估人工智慧最新技術的可行性
1.有 Prompt Engineer 以及 RAG 增進 LLM 答覆能力等相關經驗。
2.有LangChain 架構,連接外部工具以及語言模型等相關經驗。
3.有資料分析與特徵萃取,並且用來評估模型優化方向等相關經驗。
4.有機器學習及深度學習,並且能夠設計或調整模型等相關經驗。
5.有 Django 與  Django REST framework 架設後端 API 服務等相關經驗。
6.有向量資料庫 Faiss 或者 OpenSearch 等相關經驗。
7.有 Docker container 等容器化技術等相關經驗。
富邦人壽保險股份有限公司【資訊科技】資料科學家 37,400 ~ 70,000 TWD / 月1.開發深度學習/機器學習模型,或運用大型語言模型(LLM)、自然語言處理(NLP)等工具,協助優化公司內現有工作流程,提升作業效率和品質。
2.跨單位合作,依據使用者提出之應用場景和業務痛點,規劃 AI 解決方案或定義分析命題,藉由生成式 AI / 深度學習 / 機器學習 / 統計分析等方法解決商業問題。
3.協助 MLOps 工具之導入規劃、評估、測試、上線...等任務。
4.研究如何將 AI /深度學習/機器學習等技術應用於公司各式業務場景,以達成推展業務、找出潛在商機、降低風險或成本、提升服務品質等目標。
電腦技能:
1. 具備 Python 與 SQL 程式語言撰寫能力。
2. 孰悉生成式 AI / 深度學習 / 機器學習開發框架,如Transformers, LangChain, TensorFlow, Keras, PyTorch, Scikit-Learn, Pandas, Numpy等。
3. 有數據蒐集/品質檢核/清理/轉換、AI 模型開發/訓練/調教/部署上線/優化等相關能力。
4. 能使用資料視覺化工具(如 POWER BI, Python的 Plotly / Matplotlib / Seaborn 等)建立互動式資訊 Dashboard,呈現數據分析結果並提出商業洞察。
5. 具網頁爬蟲技術(如  Selenium / BeautifulSoup / Requests),並能轉換為結構化資料。

專業證照:
1.具 Data Science 相關證照佳。
2.具金融 / 保險相關證照佳。
街口電子支付股份有限公司Senior AI工程師(街口金融科技)經常性薪資達 NT$40,0001. 設計、開發和優化 NLP 領域生成式 AI 模型,根據人物設定調適 AI 回應、創造個性化的對話體驗。
2. 研究開源 LLMs 對產品目標的適用性,規劃訓練 pipeline、軟硬體需求,包含領域資料洞悉、特徵工程及前置資料處理。
3. 參與 AI 相關的軟體產品和專案開發,並確保其效能和可靠性。
4. 與 PM 進行有效的討論,深入理解專案需求,根據可用的資源和技術限制提出明確建議。
5. 積極探索 NLP 和 AI 技術相關產業趨勢,持續精進技術與團隊知識。
1. 資訊工程、計算機科學相關系所,學士或碩士學歷。
2. 熟悉 ML、Conversational AI 開發,有 TensorFlow、PyTorch 或其他熱門 ML 框架的經驗。
3. 具備 NLP 領域專業,有 AI chatbot、LLMs fine-tune 專案經驗為佳。
4. 熟悉 Python 程式語言。
5. 對 AI 技術有濃厚興趣、熱衷於學習並實踐新技術。

延伸閱讀:什麼是機器學習?解析機器學習 4 大模型、常見產業應用和職缺

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