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？
传统大中型金融企业IT基础架构关键角色（存储岗、数据库岗、计算岗、网络岗等等），在大模型微调项目落地过程中应该提升哪些核心技能以及提升的路径建议？才能更好的去拥抱和应对大模型趋势，希望各位老师可以给我们这些IT基础架构的人员在拥抱大模型趋势下，应该需要提升哪些核心技能，以及提升路径建议。感谢！
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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。
ChatGPT 回答
在大模型微调项目落地过程中，存储岗、数据库岗、计算岗、网络岗等IT基础架构关键角色需要提升以下核心技能：
- 熟悉大数据存储技术：了解Hadoop、Spark等大数据存储技术，熟悉分布式文件系统和分布式数据库等技术，能够为大模型提供高效的数据存储和访问支持。
- 熟悉GPU加速技术：GPU加速技术可以提高大模型的训练速度，存储岗、计算岗等需要了解GPU加速技术的原理和应用，能够为大模型提供高效的计算支持。
- 熟悉网络架构和安全技术：网络岗需要了解网络架构和安全技术，能够为大模型提供安全可靠的网络环境。
- 熟悉自然语言处理技术：大模型通常用于自然语言处理任务，数据库岗需要了解自然语言处理技术的基本原理和应用，能够为大模型提供高效的数据处理和管理支持。
提升路径建议：
- 学习相关知识：可以通过学习相关的书籍、课程、论文等方式，了解大数据存储技术、GPU加速技术、网络架构和安全技术、自然语言处理技术等相关知识。
- 参加培训课程：可以参加相关的培训课程，学习实践经验和技能，提高自己的实践能力。
- 参加实践项目：可以参加实践项目，通过实践经验提高自己的技能和能力。
- 参加社区活动：可以参加相关的社区活动，与同行交流经验和技术，了解最新的技术发展趋势，提高自己的专业水平。