探秘AI训练师:大模型背后的“筑梦师”

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AI训练师,这群隐藏在大模型背后的英雄们,正通过不断的努力和创新,推动着人工智能的边界不断拓展。本文将深入探讨这些AI训练师的工作方式、面临的挑战以及他们如何在技术浪潮中寻找到自我价值,供大家参考。伴随着过年期间“Deepseek”的爆火,国内外的AI大模型如同一头狂奔的巨兽,重塑着各个行业的格局。人工智能正式亮相在大众面前,也快速席卷着整个行业。在这场智能革命中,一个新兴职业群体正悄然站上技术前沿——他们不是编写底层算法的科学家,也非部署系统的工程师,而是被称为”AI教练”的训练师群体。正是这群专业人士,让冰冷的算法具备了理解人类意图的能力,使机器真正成为人类的工作伙伴。他们就是“AI训练师”简单来说,“AI训练师就是大模型的妈”一、AI训练师是什么提到AI训练师很多人会觉得陌生,或者是好多人以为是市面上对于模型数据标注。但AI训练师的工作内容远不止于这些。简单一句话来概括:AI训练师是对大模型产生的数据,在根据规则文档进行数据好坏框定,再反哺给大模型进行调优。因为这个岗位出现的时间比较短,很多公司没有很明确的定义,以下内容谨代表个人所了解到的。二、AI训练师的招聘需求量通过招聘截图搜索发现除了在北京、上海、杭州、深圳等超一线城市,甚至在成都、南京、苏州、合肥等。根据现在国家的政策以及形势发展。问AIdeepsek的爆火以及国家的形式会对AI行业的爆火,以及处于风口之中。三、AI训练师的工作岗位及内容AI训练师每个公司的情况都各有不同,这次主要是以AI六小龙之中的其中一家公司来举例。在这之前先说一下,AI训练师不止于训练大语言模型,就像设计师一样,分为体验设计师、运营设计师,他们虽然统称为设计师,但是工作内容是不相同的。我这边目前了解到的是四种类型大语言类:ChatGPT、Claude、Deepseek、豆包、Gemini等图片类:Stable Diffusion、Flux等视频类:Sora、即梦、可灵智能体:coze、豆包等里面的即为智能体,现代智能体的强大能力通常依赖于大规模的预训练模型。1. 工作内容AI训练师市场上没有很明确的定义,以下为我知道的岗位主要分为两个部份。管理岗:主要承接需求,根据需求撰写规则文档,下发任务指标,沟通解决团队内问题,按时交付数据。一个团队内包括其他AI训练师和数据标注,大一些的团队可能会管理几十名数据标注等。需求:需求大致分为两种。第一种是算法那边给到一些需求,因为要测试模型问题,调优等,百分之八十的需求都来自于算法同学。第二种是对接的专门的公司也就是所谓的“甲方”,这种需求早期是很少的,一般是政府用的比较多。员工岗:开会对齐下发具体任务的规则文档,对当前数据进行标注,再将标注的数据交付给质检人员进行质检,最后给AI训练师进行抽查,最后交付项目。规则文档:规则文档一般由上级给出,公司内部定好的。总结来说:AI 训练师的主要工作内容包括数据处理、模型训练与优化等。首先要进行数据采集,从多渠道收集文本、图像等各类数据并整理清洗。然后根据规则对数据精准标注与分类,为模型训练提供准确数据。再者,要参与模型训练,合理配置参数,观察性能变化。训练完成后,使用专业指标评估模型,分析不足,与相关人员协作优化,以提升模型的准确性和泛化能力,使其更好地满足实际应用需求。管理岗和正常岗位的差距主要在于前一岗位需要管理能力,其他工作内容几乎是一样的。四、AI训练师需要具备哪些能力需求承接能力 训练师需要理解上级给的需求包括算法同学给到的需求,要能精准的理解到对方的需求。作为大模型和技术或者产品之间的桥梁,起到一个承接作用。撰写规则文档能力 训练师需要用人类的语言习惯,书写方式,然后依据着模型回答逻辑等制定可落地标注的规则方案。数据标注审核能力 在数据规划标注任务,进行数据分配。并对人员标注的数据进行审核,并撰写审核方案。最后去和算法同学对接。数据交付能力 按照算法的要求,对所得出的数据进行整理,并且交付给算法。模型评估能力 撰写模型评估方案,并对模型的一个整体效果进行评估。整体来说,AI训练师根据市场反馈目前是需要这些能力,但是要仔细下分各需能力不同,根据大语言、视频、生图、智能体等都是有所区别。五、AI训练师职业发展道路1. AI训练师管理AI训练师因为岗位比较新颖,机会比较多,是很大几率去冲击管理岗的。全球AI产业规模持续扩大,企业对AI训练师及管理人才的需求激增,管理岗处于技术落地的核心环节。持续接触前沿技术(如大模型、强化学习、数据标注工具),保持技术敏感度。负责从数据标注、模型训练到部署落地的全流程,直接参与企业AI战略实施。2. AI产品经理主导AI产品全生命周期:从需求分析、技术可行性评估到产品落地与迭代,贯穿AI产品从0到1的全流程。跨领域资源整合:协调算法团队、数据工程师、业务部门等多方资源,推动技术方案与市场需求对齐。跨界机会:AI技术通用性强,经验可迁移至不同行业(如从教育AI转向智慧城市)。技术迭代红利:紧跟大模型、AIGC、多模态等趋势(如设计ChatGPT类产品的插件生态),保持职业前瞻性。技术理解力:需熟悉机器学习、数据标注、模型评估等基础概念,能与算法等高效沟通(如理解A/B测试、召回率等指标)六、AI训练师是每个人的风口很多人会说AI训练师这个岗位是不是会很快被代替或者是第一批被代替的岗位。我想说的是,一定会的。但是对于很多人来说这又是一个机会,现在进入这个行业的门槛很低,招聘条件没有那么苛刻,对于一些大龄职场人或许会是一条出路。并且AI现在看来无论是从政策方面还是未来发展方面一定是风口,进入这个行业的人已经迈出了很大的一步,我们应当充分利用这个机会,在进入到岗位,踩在AI风口的那一刻,利用自己的身份以及信息差,去对外发声、做自媒体等事情。职场中完成工作给你工资是你正常得到的,你利用自己的岗位,利用信息差去做其他的事情这才是应该做的。本文由 @A ad钙 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可,禁止转载题图来自Unsplash,基于CC0协议该文观点仅代表作者本人,人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务