拥抱大模型趋势下，传统金融企业IT基础架构关键角色应该提升哪些核心技能以及提升路径建议探讨？

在拥抱大模型趋势下，传统金融企业IT基础架构关键角色应该提升以下核心技能：
（1）深度学习和大数据技术：随着大模型的发展，对深度学习和大数据技术的需求日益增加。关键角色需要具备深度学习模型的理解和应用能力，以及大规模数据处理和分析的经验。
（2）安全和隐私保护：金融领域涉及大量敏感数据，因此在运用大模型时，确保数据的安全性至关重要。关键角色应具备数据安全和隐私保护的技能，确保数据不被泄露或滥用。
（3）自动化运维和容器技术：为了有效部署和使用大模型，掌握容器化平台的使用以及自动化运维工具的技能至关重要。这有助于提高效率并降低运维成本。
（4）计算资源提升：无论是训练还是推理过程，大模型对计算资源的需求巨大。因此，熟练掌握云计算平台和分布式系统是关键。关键角色应了解如何有效管理和优化计算资源，以确保大模型的高效运行。
综上所述，传统金融企业IT基础架构关键角色在拥抱大模型趋势下，需要不断提升技能以适应新的需求。通过深度学习和大数据技术、安全和隐私保护、自动化运维和容器技术、以及计算资源提升，可以帮助他们更好地应对金融领域的挑战，并实现业务优化与发展。

大模型技术仍在快速发展，但是已经可以清晰看到一个趋势：大模型对于IT基础设施的要求越来越高。比如对于偏底层的数据中心机房、网络设施、上层的向量库、知识图谱的需求都是呈增长趋势的。
从另外一个角度，大模型也具备逐步赋能IT基础设施建设和运维的能力，比如智慧分布式运维、NL2SQL等。
从这两个方面看，大模型的建设需要IT人员在原有基础设施的基础上做优化，以适应大模型的新需求，同时也需要考虑将大模型应用到基础设施的智能化建设中来。
具体措施不一而足，可能还是需要进一步进行相关实践。

在拥抱大模型趋势下，传统金融企业IT基础架构关键角色应该提升以下核心技能：
（1）存储管理岗应提升以下技能：
高性能存储技术：了解和掌握高性能存储技术，以及如何在大规模数据场景下应用。
分布式存储系统：为了应对大规模数据，需要了解和掌握分布式存储系统的原理和应用。
存储安全和稳定性：确保数据的安全和稳定性是存储岗位的重要职责，需要了解和掌握相关的技术和标准。
（2）数据库管理岗应提升以下技能：
新型数据库技术：学习和掌握新型的数据库技术，如分布式数据库、向量数据库、NoSQL数据库、NewSQL数据库等，了解其特点和优势。
数据库优化：深入理解数据库的优化技巧，包括索引优化、查询优化、存储优化等，以提高数据库的性能。
大数据处理：熟悉和掌握大数据处理的相关技术，如数据分片、数据压缩、数据加密等，以应对大规模数据。
安全性与稳定性：提高数据库的安全性，如防范SQL注入、数据泄露等，同时增强数据库的稳定性，确保数据的可靠性和一致性。
（3）网络管理岗应提升以下技能：
网络架构设计：了解和掌握大模型应用所需的网络架构设计，包括云计算、微服务、容器化等技术对网络架构的影响。
网络安全防护：随着大模型的广泛应用，网络安全问题日益突出，需要提升网络安全防护技能，包括防火墙配置、入侵检测、数据加密等。
网络性能优化：深入理解网络性能优化技术，包括网络流量分析、负载均衡、网络瓶颈识别与优化等。
可以通过以下方式提升核心技能：
（1）持续学习：关注最新的网络技术动态，持续学习新的技术和工具。
（2）参与实际项目：只有理论学习是不够的，实际项目中才能真正应用和提升技能。
（3）参加专业培训和研讨会：参加由专业机构或社区组织的相关培训和研讨会，可以更系统地学习和交流。
（4）模拟实战演练：通过模拟大规模数据传输和处理场景，进行实战演练，提升技能。

提升技能路径建议肯定是要持续学习深造和实践了，大概建议如下：
1、通过参加相关的培训课程、阅读书籍和研究资料，深入学习自己所在领域的知识和技术，建立坚实的基础。
2、通过参与实际项目和解决实际问题，积累实践经验，并不断提升自己的技能和能力。
3、保持对技术的持续学习和关注，了解最新的技术趋势和发展，参加行业会议、研讨会和技术社区的交流活动。
4、与同行进行交流和合作，加入技术社区和论坛，分享经验和知识，扩大自己的人脉圈。
5、参加相关的认证考试，获取认可的证书和奖项，提高自己的专业资质和竞争力。
6、与其他岗位的同事进行跨部门合作，了解其他领域的知识和技术，拓宽自己的技能边界。

传统金融企业IT基础架构的关键角色需要提升以下核心技能：
1.       数据处理和分析能力：大模型应用需要处理大量数据，因此需要提升数据处理、分析和挖掘能力。包括数据清洗、数据整合、数据挖掘等方面的技能。
2.      机器学习和人工智能知识：大模型基于机器学习和人工智能技术，因此需要了解和掌握相关的知识和技能，包括机器学习算法、深度学习、自然语言处理等。
3.      大规模系统运维能力：大模型应用需要高性能的IT基础架构支持，因此需要具备大规模系统的运维和管理能力，包括服务器、存储、网络等方面的技能。
4.      安全和隐私保护能力：金融行业对数据安全和隐私保护有很高的要求，因此需要提升安全和隐私保护方面的技能，包括数据加密、访问控制、安全审计等方面的技能。
5.      敏捷开发和项目管理能力：大模型应用的开发和部署需要敏捷的思维和项目管理能力，能够快速响应业务需求并进行迭代开发。

提升路径建议：
1.       参加专业培训和认证：参加相关的专业培训和认证，如数据分析、机器学习、运维管理等，通过系统学习和培训来提升核心技能。
2.      参与实践项目和经验分享：参与大模型应用的实践项目，通过实际项目来提升技能。同时，参与经验分享和交流，了解行业最佳实践和最新趋势。
3.      自主学习和研究：自主学习相关领域的最新技术和知识，深入研究和探索相关领域的发展和应用。
4.      参加行业会议和论坛：参加相关的行业会议和论坛，了解行业动态和发展趋势，拓展人脉和交流机会。

在大数据和人工智能技术不断发展的当下，传统金融企业的IT基础架构关键岗位人员，如存储、数据库、计算以及网络等领域的专业人士，在大模型微调项目的实施过程中，面临着提升个人技能的需求，以便更好地适应和引领大模型技术趋势。为此，以下是几项核心技能及其提升路径的建议：

1. 数据分析技能 ：掌握数据处理和分析的技术，能够有效地理解和挖掘数据中的价值，是推动大模型项目成功实施的基础。建议通过在线课程、专业书籍学习，或参与相关项目实践，增强数据分析能力。
2. 云计算技能 ：了解并掌握云平台的使用和管理，对于部署和维护大模型至关重要。可以通过参加云服务提供商的认证培训，如AWS、Azure、Google Cloud等，来提升云计算相关知识和技能。
3. 网络安全知识 ：随着大模型的应用，数据安全和隐私保护变得更加重要。增强网络安全意识和技能，学习最新的安全技术和策略，通过参加网络安全认证课程或研讨会来实现。
4. 自动化运维工具 ：掌握自动化运维工具，如Ansible、Terraform等，可以提高大模型项目部署和维护的效率。通过官方文档学习、参与社区交流或实际操作项目来提升自动化运维能力。
   通过系统地参加行业培训、认证课程以及积极参与相关项目实践，IT基础架构的专业人员可以有效提升上述核心技能，更好地拥抱和应对大模型技术的趋势，为企业的数字化转型和技术升级贡献力量。

1、要拥有独立的程序开发能力，精通python、C++等编程语言，*Python和C++都是非常重要的编程语言，尤其在AI领域。Python因其易读性和丰富的库资源成为数据科学、机器学习和深度学习的首选语言。而C++则以其高效性能和底层访问能力在某些AI应用中占据一席之地。
2、要拥有扎实的数学基础，包括线性代数、微积分、离散数学等方面的知识，*线性代数、微积分和离散数学是理解AI算法的关键。这些数学知识在机器学习和深度学习中被广泛应用，如矩阵运算、梯度下降、概率论和图论等。
3、要对各类AI算法和模型有精深的理解，包括神经网络、深度学习等。神经网络和深度学习是目前AI领域的热门技术。对它们的深入理解，包括网络结构、激活函数、优化算法、正则化等，是开发高效AI模型的关键。
4、要精通对AI模型的训练，擅于调整参数。 掌握如何训练AI模型，以及如何根据模型性能调整参数，是提升模型效果的重要步骤。这需要对模型的性能评估、过拟合、欠拟合等概念有深入的理解。
5、要对自然语言处理技术有深入的理解，*自然语言处理（NLP）是AI的一个重要分支，涉及语言理解、生成和翻译等方面。对NLP技术的深入理解，如词嵌入、序列模型、Transformer等，对于处理文本数据至关重要。
6、熟悉中文、英文语言文字学。 熟悉中文和英文的语言文字学知识有助于更好地理解和处理自然语言数据，如词义、句法结构、语言习惯等。
7、对于大模型所应用的领域知识有精深的掌握，例如金融业务知识、IT运维技能等。对于大模型所应用的领域知识，如金融业务知识、IT运维技能等，有精深的掌握能够确保模型在实际应用中具有针对性和实用性。
8、具备web应用研发技能，熟悉前端、后端的研发，能够将大模型能力外化为web产品和应用。熟悉前端和后端的研发技术，能够将AI模型的能力整合到web产品和应用中，从而为用户提供一个直观、易用的界面。
9、熟悉数据采集、数据清洗、数据转化、数据存储、数据标注等技术。数据是AI模型的基础，因此熟悉数据采集、清洗、转化、存储和标注等技术对于确保数据质量和模型性能至关重要。