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大模型的出现激发出了不少新兴岗位，也让越来越多岗位备受人关注。

数据标注这个岗位就是其中之一。

想了解更多有关数据标注、大模型标注的同学，或许可以看看这篇文章。

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2022年底，ChatGPT引爆大语言模型，全球科技巨头纷纷入局，后来各家不仅限于自然语言技术，更是将文生图、文生音频、文生视频、图生视频等多模态技术“玩”出了新高度，近期大模型生成的兵马俑，还跳起了“科目三”的热舞。

大模型的热潮为人工智能开启了新篇章，作为大模型数据能力链条上的重要一环，数据标注受到前所未有的关注，数据是人工智能的基础，是人工智能更是大模型源源不断的养分来源，数据标注这个环节做得如何，直接决定了大模型有多聪明。

OpenAI这家公司，在全球大模型领域是跑在最前面的，在数据标注上也有一套自己的方法论，他们的数据标注方式是先做出预训练模型，再用强化学习加上人工反馈来调优，也就是RLHF（Reinforcement

Learning

Feedback）。

他们找了很多家数据公司来共同完成数据标注，自己还组建了一个由几十名哲学博士组成的质检团队，对标注好的数据进行检查，但不是以对错来评估，而是给每个问题选出多个匹配的结果，再经过多人多伦的结果排序，直至模型数据符合常人思维，甚至某些专业领域的结果要达到中等以上知识水平，OpenAI成立8年，花费10亿美元用于模型训练，可见其对数据的重视程度。

一、大模型标注的特点

1.

非结构化

上一代数据标注工作，主要以“打点”和“画框”为主，就是让机器学习什么是“人脸”，什么是“障碍物”，需要严格按照客户给定的标注规范进行，标注要求也偏客观。

现在的大模型标注更像是在做阅读理解，让模型学习应该给出什么样的内容，大模型生成的多个结果哪个更接近满分答案，标注要求偏主观，难以形成统一的标准。

标准从客观到主观，使得标注工作更难做了，这非常考验标注师的主观能动性以及解决问题的能力，而且标注师需要具备很广的知识面，这说明数据标注工作，不再是个结构化的简单工作，而是变成了需要逻辑思维的非结构化工作。

2.

知识密集型

大模型背景下的标注工作主要分为两类：通识大模型标注、领域大模型标注。

目前市面上的大模型产品多数是通识大模型，即便是通识大模型，标注工作也是非结构化的，需要标注师具备很广的知识面，且具备较强的自然语言能力，实现了百分百本科的百度智能云海口标注基地，承担的主要工作就是通识类的标注。

至于领域大模型标注，对学历、能力、专业度的要求则更高，目前大多数行业或企业，需要的都是具备领域知识的专业人才，他们要重点解决金融、医疗、科技等领域的专业问题，最终形成符合专业逻辑的高质量数据。

比如，政务大模型中，用户通常会问很多“专精”的问题，例如“社保断缴5年怎么办？”这需要标注师读取大量的政府文件，并能从中找到准确答案。

3.

学历要求高

当年，数据标注被称为AI领域的流水线工人，通常集中在东南亚、非洲或是中国的河南、山西、山东等人力资源丰富的地区。

为了控制成本，标注公司的老板们会在县城租一块场地，摆上电脑，有订单了就在附近招人兼职来做，没单子就解散休息。

简单来说，这个工种有点类似马路边上的临时装修工。

如今的标注师坐在窗明几净的写字楼，有自己的工位，很宽敞，上下班要打卡，看起来和互联网公司里的白领们差不多，事实上也是如此，就像百度在海口的大模型标注基地，本科比例已经达到了100%，甚至很多专业领域的标注人员都是硕士或博士学历，他们的身份不再是标注员，而是领域标注专家。

二、大模型标注的岗位情况

1.

岗位要求现状

在北京，普通标注员的薪资水平在6-8k之间，和基础的文员岗位薪资差不多，而大模型标注的薪资却高得多，在招聘网站上看了一些大模型标注的岗位，薪资水平多数在10-15k之间，甚至某些专业领域的标注人员薪资水平接近两万，这些岗位可都是执行层的标注人员，并非管理岗或专家类岗位。

当然这些岗位的要求也比较高，学历要求基本都是本科起，某些还会要求一本或211/985院校，除了硬性的学历要求，对专业能力或综合能力要求也比较高，某些会要求专业领域经验，比如下图中的两个样例，一个是教育领域的，一个是财经领域的，或者某些会要求外语水平，这也是很容易理解，因为大模型是和世界接轨的，国内很多大模型产品也需要部署外语环境下的大模型。

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岗位发展建议

由此，给在做数据标注或考虑做数据标注的同学两条建议：第一，有机会一定要转型到大模型领域，如果没有机会就要想办法创造机会，总之这波大模型的趋势我们一定要抓住，因为这可能是我们普通标注员为数不多的发展机会了。

第二，一定要从事有专业知识的标注工作，简单标注工作薪资水平低，关键是很容易被替代，所以要建立自己的专业壁垒，才能在变幻莫测的职场中，使自己立于不败之地。

三、大模型标注的发展前景

1.

职业发展前景

数据标注这条流水线目前主要由标注师和质检员组成，完成标注后，直接交给算法工程师，他们会用数据对大模型做测试，看看哪些方面还有不足，再有针对性的做下一轮标注和调试。

未来，这条流水线上还会出现更多细分岗位，例如模型评估师（指导大模型调优方向）、指令工程师（研究与大模型交互更高效的方式）、视频音频标注师、专业领域标注师等，这些岗位都是现在标注人员的发展方向，不仅岗位有更细分、更专业的发展方向，而且岗位需求量也会不断增大，预计未来五年，数据标注相关专业人才缺口将达百万量级。

2.

行业发展前景

目前数据标注市场主要有两类参与者，一类是第三方标注公司，另一类是头部科技公司自建数据标注团队。

此外还有一些中间商，对接公司需求和标注团队。

传统的数据标注行业主要依靠渠道、人力等形成的低成本优势，在未来，数据需求方将更看重数据质量、场景多样性和可扩展性，这样才能让大模型发挥更大的作用。

在大模型为主的“智能革命”浪潮下，国内基础数据服务业将达到百亿市场规模，成为智能时代的新宠儿。

​最后

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术更迭而跃迁的案例。

那些率先拥抱

的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。

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为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型？

人工智能技术的爆发式增长，正以不可逆转之势重塑就业市场版图。

从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议，到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦，再到招聘会上排起的长队，AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。

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/>智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200%，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。

AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。

麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。

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资料包有什么？

①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥

包含提示词工程、RAG、Agent等技术点

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AI大模型学习路线图（还有视频解说）

全过程AI大模型学习路线

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③学习电子书籍和技术文档

市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的

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④各大厂大模型面试题目详解

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⑤

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Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利，同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。

目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。

所有的视频教程由智泊AI老师录制，且资料与智泊AI共享，相互补充。

这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。

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学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作，把课本知识变成真本事‌！

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