大模型技術(shù)與應(yīng)用產(chǎn)業(yè)人才崗位能力要求

Industrialtalentscompetencyframeworkoflargemodeltechnologyandapplications工業(yè)和信息化部人才交流中心發(fā)布IT/MIITEC023-2024 2術(shù)語和定義 3大模型技術(shù)與應(yīng)用產(chǎn)業(yè)人才崗位方向及職責(zé) 4大模型技術(shù)與應(yīng)用產(chǎn)業(yè)人才崗位能力要素 5大模型技術(shù)與應(yīng)用產(chǎn)業(yè)人才崗位能力要求 5.1架構(gòu)方向 35.2算法方向 45.3數(shù)據(jù)方向 55.4評測方向 55.5應(yīng)用方向 6附錄A（資料性附錄）大模型技術(shù)與應(yīng)用產(chǎn)業(yè)人才崗位能力提升 附錄B（資料性附錄）大模型技術(shù)與應(yīng)用產(chǎn)業(yè)人才崗位能力評價(jià) 1T/MIITEC023-2024本文件按照GB/T1.1-2020《標(biāo)準(zhǔn)化工作導(dǎo)則第1部分：標(biāo)準(zhǔn)化文件的結(jié)構(gòu)和起草規(guī)則》的規(guī)定起本文件由工業(yè)和信息化部人才交流中心提出并歸口。本文件起草單位：工業(yè)和信息化部人才交流中心、深度學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用國家工程研究中心、北京百度網(wǎng)訊科技有限公司、華晨寶馬汽車有限公司、興業(yè)銀行金融科技研究院、南方電網(wǎng)人工智能科技有限公司、國網(wǎng)遼寧省電力有限公司電力科學(xué)研究院。本文件主要起草人：李學(xué)林、色云峰、李利利、李廷茹、施佳文、高鐵柱、費(fèi)曉旭、錢芳、張?zhí)俜?、郭原成、何平、盧志良、張彬。本文件為首次制定。2T/MIITEC023-2024大模型技術(shù)與應(yīng)用產(chǎn)業(yè)人才崗位能力要求本文件規(guī)定了大模型技術(shù)與應(yīng)用領(lǐng)域主要方向崗位能力要求。本文件適用于指導(dǎo)各單位開展大模型技術(shù)與應(yīng)用產(chǎn)業(yè)人才培養(yǎng)、人才評價(jià)（人才認(rèn)證）、人才招聘、人才引進(jìn)等工作。2術(shù)語和定義2.1大模型largemodel具有大規(guī)模參數(shù)和復(fù)雜計(jì)算結(jié)構(gòu)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。2.2機(jī)器學(xué)習(xí)machinelearning通過計(jì)算技術(shù)優(yōu)化模型參數(shù)的過程，使模型的行為反映數(shù)據(jù)或經(jīng)驗(yàn)。[來源：GB/T41867-2022信息技術(shù)人工智能術(shù)語，定義3.2.10]3大模型技術(shù)與應(yīng)用產(chǎn)業(yè)人才崗位方向及職責(zé)大模型技術(shù)與應(yīng)用產(chǎn)業(yè)人才崗位包括架構(gòu)、算法、數(shù)據(jù)、評測、應(yīng)用5個(gè)方向，主要涉及以下8個(gè)崗位，具體如表1所示。表1大模型技術(shù)與應(yīng)用產(chǎn)業(yè)人才主要崗位及職責(zé)123456783T/MIITEC023-20244大模型技術(shù)與應(yīng)用產(chǎn)業(yè)人才崗位能力要素大模型技術(shù)與應(yīng)用產(chǎn)業(yè)人才崗位能力要素包括專業(yè)知識(shí)、技術(shù)技能、工程實(shí)踐三個(gè)維度。具體如表2所示。表2崗位能力要素列表指相應(yīng)崗位人才應(yīng)掌握的通用知識(shí)，主要包括基本理論、相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范知識(shí)以及有關(guān)法律指相應(yīng)崗位人才完成工作任務(wù)所必備的知識(shí)，主要指與具體崗位要求相適應(yīng)的理論知識(shí)、技指相應(yīng)崗位人才為完成工作任務(wù)所應(yīng)具備的對基礎(chǔ)知識(shí)指相應(yīng)崗位人才為完成工作任務(wù)所應(yīng)具備的對專業(yè)知識(shí)應(yīng)用的水平以及對特殊工具使用的掌握5大模型技術(shù)與應(yīng)用產(chǎn)業(yè)人才崗位能力要求5.1架構(gòu)方向5.1.1大模型集群研發(fā)和運(yùn)維工程師a）專業(yè)知識(shí)——深入了解Linux系統(tǒng)操作和管理，對Linux內(nèi)核、文件系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)配置有充分的認(rèn)識(shí)；——熟悉容器化技術(shù)及其原理，了解Docker、Kubernetes等容器管理工具；——了解GPU集群工作原理和架構(gòu)，了解NVIDIAGPU、昆侖、昇騰等主流GPU的架構(gòu)特性、優(yōu)化方法、組網(wǎng)與高并發(fā)處理等；——掌握基本的系統(tǒng)監(jiān)控和性能調(diào)優(yōu)知識(shí)，能夠分析系統(tǒng)瓶頸并提出優(yōu)化建議。b）技術(shù)技能——熟練掌握Linux命令行操作，能夠高效地進(jìn)行系統(tǒng)管理和故障排除；——熟悉網(wǎng)絡(luò)配置和故障排查，能夠處理復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)問題；——熟練使用至少一種腳本語言（如Shell、Python），能夠編寫自動(dòng)化運(yùn)維腳本，提高運(yùn)維效——熟悉主流監(jiān)控工具（如Prometheus、Grafana等），能夠配置和使用這些工具進(jìn)行系統(tǒng)監(jiān)控和預(yù)警；——了解深度學(xué)習(xí)框架和GPU的使用和優(yōu)化，能夠?yàn)檠邪l(fā)團(tuán)隊(duì)提供有效的技術(shù)支持。c）工程實(shí)踐——具備豐富的GPU集群運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)，能夠獨(dú)立完成集群的部署、管理和優(yōu)化工作；——熟悉各種系統(tǒng)故障的處理流程和方法，能夠快速響應(yīng)并處理各種突發(fā)情況，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可用性；——具備與研發(fā)團(tuán)隊(duì)緊密配合的經(jīng)驗(yàn)，能夠根據(jù)業(yè)務(wù)需求設(shè)計(jì)和實(shí)施高效的集群資源管理和調(diào)度策略；4T/MIITEC023-2024——具備編寫技術(shù)文檔的能力，包括操作手冊、故障處理流程和系統(tǒng)優(yōu)化報(bào)告等；——具備新技術(shù)和產(chǎn)品動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)能力，能夠評估并引入新的集群性能提升技術(shù)。5.1.2深度學(xué)習(xí)框架研發(fā)工程師a）專業(yè)知識(shí)——掌握深度學(xué)習(xí)框架，如飛槳PaddlePaddle、PyTorch等，了解其內(nèi)部工作原理和優(yōu)化方法；——精通計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)，對CPU、GPU、FPGA、ASIC等多元化計(jì)算架構(gòu)有深入的理解；——熟悉分布式計(jì)算的基本原理，了解同步、異步等通信策略在深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用。b）技術(shù)技能——熟練掌握C++、Python等編程語言，能夠高效地進(jìn)行深度學(xué)習(xí)框架的開發(fā)和優(yōu)化；——熟練使用CPU、GPU、FPGA、ASIC等多元化計(jì)算架構(gòu)的編譯系統(tǒng)開發(fā)、編譯優(yōu)化和算法加速；——熟悉使用常見的深度學(xué)習(xí)框架性能分析工具，能夠定位和解決性能瓶頸；——具備對深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行算子級(jí)優(yōu)化的能力，熟悉各種底層算子的實(shí)現(xiàn)和優(yōu)化方法。c）工程實(shí)踐——具備豐富的深度學(xué)習(xí)框架研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，能夠獨(dú)立完成深度學(xué)習(xí)引擎和底層算子的開發(fā)與優(yōu)化；——熟悉分布式深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)，能夠解決大規(guī)模深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中的通信和同步問題；——能夠與算法研發(fā)團(tuán)隊(duì)緊密配合，建立高效的深度學(xué)習(xí)計(jì)算加速解決方案；——深入了解深度學(xué)習(xí)框架的性能，能夠通過分析和優(yōu)化，顯著提高深度學(xué)習(xí)任務(wù)的執(zhí)行效率。5.2算法方向5.2.1大模型算法工程師a）專業(yè)知識(shí)——熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論和算法，熟悉基于Transformer模型和架構(gòu)；——熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)中的優(yōu)化算法，如梯度下降、Adam優(yōu)化器等；——熟悉微積分、線性代數(shù)、概率論與統(tǒng)計(jì)學(xué)原理、優(yōu)化理論與數(shù)值計(jì)算等基礎(chǔ)知識(shí)；——了解軟件工程的代碼復(fù)用、模塊化設(shè)計(jì)、單元測試等；——熟悉模型的可解釋性和公平性問題，能夠評估和改進(jìn)模型性能；——熟悉云平臺(tái)服務(wù)，如AWS、GoogleCloud、Azure等，能夠進(jìn)行模型的云上部署和擴(kuò)展；——了解容器化技術(shù)，如Docker和Kubernetes，能夠進(jìn)行服務(wù)的容器化部署；——了解計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)、操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)通信等底層知識(shí)，能夠?qū)δＰ瓦M(jìn)行針對性優(yōu)化。b）技術(shù)技能——精通至少一種編程語言，如Python、C++，具備良好的算法實(shí)現(xiàn)能力；——掌握自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別等領(lǐng)域的高級(jí)技術(shù)和應(yīng)用；——熟練使用深度學(xué)習(xí)框架，如飛槳PaddlePaddle、PyTorch等進(jìn)行模型構(gòu)建和訓(xùn)練；——掌握數(shù)據(jù)處理和分析技能，能夠使用NumPy、Pandas等庫進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理；——熟悉使用GPU進(jìn)行并行計(jì)算，了解CUDA編程基礎(chǔ)；——能夠使用數(shù)據(jù)可視化工具，如Matplotlib、Seaborn等進(jìn)行分析結(jié)果展示；——熟悉版本控制系統(tǒng)，如Git，以及代碼托管平臺(tái)，如GitHub或GitLab。c）工程實(shí)踐——具備獨(dú)立完成整個(gè)大模型項(xiàng)目流程的經(jīng)驗(yàn)，包括數(shù)據(jù)收集、預(yù)處理、模型設(shè)計(jì)、訓(xùn)練、評估和部署；T/MIITEC023-2024——具備模型調(diào)優(yōu)和超參數(shù)優(yōu)化的經(jīng)驗(yàn)，能夠使用網(wǎng)格搜索、隨機(jī)搜索等方法進(jìn)行參數(shù)選擇；——具備項(xiàng)目管理能力，包括項(xiàng)目計(jì)劃制定、項(xiàng)目進(jìn)度監(jiān)控和項(xiàng)目資源協(xié)調(diào)；——具有持續(xù)學(xué)習(xí)能力，能將最新的理論與方法運(yùn)用到實(shí)際工程實(shí)踐當(dāng)中。5.2.2大模型策略研發(fā)工程師a）專業(yè)知識(shí)——深入了解大模型技術(shù)原理和應(yīng)用場景，熟悉自然語言處理和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的知識(shí)；——掌握大模型策略研發(fā)的基本流程和方法論。b）技術(shù)技能——熟練掌握C++、Python等編程語言，具備扎實(shí)的編程基礎(chǔ)；——熟悉常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法框架，如飛槳PaddlePaddle、PyTorch等；——具備優(yōu)秀的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法設(shè)計(jì)能力，能夠針對復(fù)雜問題進(jìn)行數(shù)學(xué)建模和優(yōu)化；——能夠運(yùn)用自然語言處理技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，研發(fā)出高效、穩(wěn)定的大模型策略；——能夠根據(jù)產(chǎn)品策略需求，對模型進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，提高模型性能和準(zhǔn)確率。c）工程實(shí)踐——能夠獨(dú)立完成大模型策略的研發(fā)和優(yōu)化；——具備大模型相關(guān)項(xiàng)目實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)；——能夠與團(tuán)隊(duì)成員緊密合作，協(xié)同完成項(xiàng)目任務(wù)，確保項(xiàng)目的質(zhì)量和進(jìn)度；——具備業(yè)務(wù)需求評估經(jīng)驗(yàn)，能夠設(shè)計(jì)和優(yōu)化業(yè)務(wù)解決方案。5.3數(shù)據(jù)方向5.3.1大模型數(shù)據(jù)工程師a）專業(yè)知識(shí)——熟悉大模型的工作原理和訓(xùn)練方法，對大模型訓(xùn)練環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)樣式以及數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、清洗的原理和方法有深入了解；——熟悉數(shù)據(jù)標(biāo)注、分析和管理的流程及規(guī)范，了解不同類型的標(biāo)注方法和工具；——熟悉數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)安全基本知識(shí)。b）技術(shù)技能——熟練掌握數(shù)據(jù)庫操作，能夠進(jìn)行高效的數(shù)據(jù)查詢、存儲(chǔ)和管理；——熟練使用數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理的工具，如Pandas、Numpy等；——能夠結(jié)合業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)內(nèi)容，分析數(shù)據(jù)特征，優(yōu)化數(shù)據(jù)清洗規(guī)則，提升數(shù)據(jù)輸出質(zhì)量；——掌握通過分析、模擬、逆向工程等手段獲取互聯(lián)網(wǎng)公開數(shù)據(jù)的方法，并通過技術(shù)手段提高數(shù)據(jù)采集的質(zhì)量和數(shù)量；——具備一定的編程基礎(chǔ)，能夠使用Python等語言編寫自動(dòng)化腳本處理和分析數(shù)據(jù)。c）工程實(shí)踐——具備豐富的數(shù)據(jù)處理和標(biāo)注經(jīng)驗(yàn)，能夠獨(dú)立完成數(shù)據(jù)采集、清洗、標(biāo)注和分析工作；——具備數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)安全的相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，能夠確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和安全；——能夠與大模型研發(fā)團(tuán)隊(duì)緊密配合，理解大模型數(shù)據(jù)需求，建立自動(dòng)化數(shù)據(jù)處理流程，提高數(shù)據(jù)處理效率；——具備項(xiàng)目管理能力，能夠合理安排工作進(jìn)度，確保項(xiàng)目的順利實(shí)施。5.4評測方向5.4.1大模型評測工程師56T/MIITEC023-2024a）專業(yè)知識(shí)——掌握大模型的工作原理、訓(xùn)練方法及評估標(biāo)準(zhǔn)，包括但不限于模型架構(gòu)、優(yōu)化算法等；——熟悉對話大模型（如類ChatGPT）的算法原理，了解Transformer架構(gòu)、自注意力機(jī)制等知——熟練掌握自動(dòng)評測技術(shù)，如BLEU、ROUGE、PERPLEXITY等評價(jià)指標(biāo)，了解它們的優(yōu)缺點(diǎn)，并能夠根據(jù)實(shí)際情況選擇合適的評價(jià)指標(biāo)；——了解性能測試、功能測試和指標(biāo)測試的基本原理和方法，能夠根據(jù)測試需求設(shè)計(jì)合理的測試方案。b）技術(shù)技能——具備優(yōu)秀的測試策略設(shè)計(jì)能力，能夠根據(jù)項(xiàng)目的具體需求和目標(biāo)，獨(dú)立制定全面、細(xì)致的評測計(jì)劃和策略；——具備優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析能力，能夠運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對測試結(jié)果進(jìn)行深入分析，準(zhǔn)確識(shí)別出模型的性能瓶頸和改進(jìn)點(diǎn)；——熟練掌握Python、Java等編程語言，能夠編寫自動(dòng)化測試腳本，實(shí)現(xiàn)測試流程的自動(dòng)化和高效化，提高評測工作的效率和質(zhì)量；——熟悉使用測試工具和框架，能夠高效地執(zhí)行測試用例，收集并分析測試數(shù)據(jù)，提供準(zhǔn)確的測試報(bào)告。c）工程實(shí)踐——具備豐富的模型評測經(jīng)驗(yàn)，對大模型在理解、推理、agent等全方面的能力有深入的了解和準(zhǔn)確的評估能力，能夠發(fā)現(xiàn)模型在不同場景下的優(yōu)勢和不足；——能夠根據(jù)評測結(jié)果提供有針對性的改進(jìn)建議，包括優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)、調(diào)整訓(xùn)練策略、改進(jìn)數(shù)據(jù)質(zhì)量等方面，以助力研發(fā)團(tuán)隊(duì)提升模型性能；——具備優(yōu)秀的團(tuán)隊(duì)協(xié)作和溝通能力。5.5應(yīng)用方向5.5.1大模型提示詞工程師a）專業(yè)知識(shí)——了解大模型的工作原理和訓(xùn)練方法；——掌握各種類型的提示詞策略，包括但不限于Zero-shotPrompting、Few-shotPrompting和InstructionPrompting等方法。b）技術(shù)技能——具備優(yōu)秀的文本分析和處理能力，能夠從大量文本數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵信息并轉(zhuǎn)化為提示詞；——熟悉業(yè)務(wù)需求分析，能夠準(zhǔn)確捕捉業(yè)務(wù)需求并將其轉(zhuǎn)化為有效的提示詞設(shè)計(jì)；——熟悉使用至少一種大模型工具，如GPT、文心一言等，能夠調(diào)用模型進(jìn)行提示詞測試和優(yōu)化。c）工程實(shí)踐——具備豐富的提示詞設(shè)計(jì)和優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)，能夠針對不同類型的業(yè)務(wù)需求設(shè)計(jì)有效的提示詞策略；——能夠根據(jù)用戶查詢和模型回答結(jié)果進(jìn)行分析，提供模型結(jié)果反饋和改進(jìn)建議，不斷優(yōu)化提示詞；——具備與研發(fā)團(tuán)隊(duì)和產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)緊密合作的能力，確保提示詞的有效性和一致性。5.5.2大模型應(yīng)用開發(fā)工程師a）專業(yè)知識(shí)7T/MIITEC023-2024——能夠深入理解大模型應(yīng)用開發(fā)的整體流程，包括需求分析、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型選擇、訓(xùn)練調(diào)試、評估優(yōu)化等環(huán)節(jié)；——熟練掌握大模型微調(diào)的相關(guān)知識(shí)，如SFT、RLHF、Lora等技術(shù)，能夠在特定業(yè)務(wù)場景下進(jìn)行模型調(diào)整；——掌握Agent和RAG技術(shù)，了解大模型應(yīng)用開發(fā)向量庫原理以及使用方法，能夠結(jié)合具體業(yè)務(wù)場景，解決實(shí)際問題；——具備扎實(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)，了解各類算法原理和應(yīng)用場景，能夠靈活運(yùn)用大小模型結(jié)合的方式進(jìn)行應(yīng)用開發(fā)。b）技術(shù)技能——熟悉常見開源大模型及其API，如Llama、文心大模型等，能夠基于業(yè)務(wù)需求選擇合適的大模型；——具備數(shù)據(jù)工程能力，能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換、標(biāo)注等工作，以滿足大模型訓(xùn)練的需要；——掌握增量訓(xùn)練技術(shù)，能夠在原有模型基礎(chǔ)上，通過持續(xù)學(xué)習(xí)不斷提升模型性能；——熟練掌握各類深度學(xué)習(xí)框架，如飛槳PaddlePaddle、PyTorch等，能夠高效實(shí)現(xiàn)模型的訓(xùn)練、微調(diào)和優(yōu)化；——熟練掌握大模型開發(fā)過程中常用到的工具，如Langchain、Gradio等；——了解數(shù)據(jù)安全相關(guān)知識(shí)，能夠在應(yīng)用開發(fā)過程中確保數(shù)據(jù)安全。c）工程實(shí)踐——具備豐富的大模型應(yīng)用開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，能夠獨(dú)立完成從需求分析到模型部署的全過程；——具備根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)需求設(shè)計(jì)合理的大模型應(yīng)用方案的經(jīng)驗(yàn)；——具備出色的團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力，能夠與其他團(tuán)隊(duì)成員有效溝通，共同推進(jìn)項(xiàng)目的進(jìn)展；——具備創(chuàng)新精神，能夠不斷探索新技術(shù)、新方法，提升大模型應(yīng)用的效果和效率。T/MIITEC023-2024（資料性附錄）大模型技術(shù)與應(yīng)用產(chǎn)業(yè)人才崗位能力提升A.1大模型技術(shù)與應(yīng)用產(chǎn)業(yè)人才崗位能力提升內(nèi)容崗位能力提升內(nèi)容應(yīng)包括：a)基礎(chǔ)知識(shí)、專業(yè)知識(shí)等相關(guān)知識(shí)提升；b)基本技能、專業(yè)技能等相關(guān)技術(shù)技能提升；c)基于項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)的工程實(shí)踐能力提升。A.2大模型技術(shù)與應(yīng)用產(chǎn)業(yè)人才崗位能力提升階段和方式大模型技術(shù)與應(yīng)用產(chǎn)業(yè)人才崗位能力提升分為崗前提升和在崗提升兩個(gè)階段，構(gòu)成大模型技術(shù)與應(yīng)用相關(guān)崗位從業(yè)人員不同階段和能力水平的終身教育體系。a)崗前提升方式，包括：1)理論教學(xué)；2)理論與實(shí)踐一體化教學(xué)；3)項(xiàng)目實(shí)訓(xùn)、企業(yè)實(shí)習(xí)等方式。b)在崗提升方式，包括：1)內(nèi)部在崗培訓(xùn)；2)外部脫崗培訓(xùn)；3)項(xiàng)目實(shí)踐或?qū)熭o導(dǎo)等。A.3大模型技術(shù)與應(yīng)用產(chǎn)業(yè)人才崗位能力提升活動(dòng)供給類別大模型技術(shù)與應(yīng)用產(chǎn)業(yè)人才崗位能力提升活動(dòng)供給包括：a)教育、培訓(xùn)機(jī)構(gòu)培養(yǎng)：符合要求的各級(jí)教育機(jī)構(gòu)（普通高校、中等和高等職業(yè)院校等）及培訓(xùn)機(jī)構(gòu)應(yīng)根據(jù)大模型技術(shù)與應(yīng)用領(lǐng)域各崗位能力要求，制定人才能力提升方案，為大模型技術(shù)與應(yīng)用領(lǐng)域及企業(yè)培養(yǎng)合格的從業(yè)人員，滿足個(gè)人發(fā)展需要；b)企業(yè)培養(yǎng)：企業(yè)結(jié)合業(yè)務(wù)發(fā)展需要，應(yīng)根據(jù)大模型技術(shù)與應(yīng)用領(lǐng)域各崗位能力要求有針對性、有計(jì)劃地實(shí)施崗位能力提升計(jì)劃，滿足個(gè)人發(fā)展需要，增強(qiáng)企業(yè)競爭力；c)個(gè)人培養(yǎng)：從業(yè)人員根據(jù)個(gè)人發(fā)展計(jì)劃，做好職業(yè)規(guī)劃與崗位定位，對標(biāo)大模型技術(shù)與應(yīng)用產(chǎn)業(yè)人才崗位能力要求，不斷提升專業(yè)知識(shí)、技術(shù)技能水平，豐富工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。89T/MIITEC023-2024大模型技術(shù)與應(yīng)用產(chǎn)業(yè)人才崗位能力提升路徑見圖A.1。圖A.1大模型技術(shù)與應(yīng)用產(chǎn)業(yè)人才崗位能力提升路徑大模型技術(shù)與應(yīng)用產(chǎn)業(yè)人才崗位能力水平