一、大模型核心基礎理論
- 大模型核心架構：Transformer（Encoder/Decoder結構、自注意力機制、多頭注意力）、GPT系列（Decoder-only）、BERT系列（Encoder-only）的差異與適用場景
- 關鍵技術原理：預訓練與微調（PTuning、LoRA、QLoRA等參數高效微調方法）、上下文學習（In-Context Learning）、思維鏈（Chain of Thought）
- 模型評估指標：困惑度（Perplexity）、準確率（Accuracy）、BLEU、ROUGE、人類評估標準（如MT-Bench）
二、大模型應用開發技術棧
（一）開發語言與工具
- 核心語言：Python（必備，熟練使用語法及數據處理庫）
- 深度學習框架：PyTorch（主流，模型訓練/微調）、TensorFlow（可選，部分場景部署）
- 模型工具鏈：Hugging Face Transformers（模型加載/調用）、PEFT（參數高效微調）、Accelerate（分布式訓練）
（二）模型部署與優化
- 部署框架：TensorRT、ONNX Runtime、Triton Inference Server（高并發推理）
- 優化技術：模型量化（INT8/FP4）、剪枝、蒸餾、動態批處理
- 工程化工具：Docker（環境封裝）、Kubernetes（容器編排）、Prometheus/Grafana（監控）
三、大模型應用場景與實戰
- 典型場景：對話系統（Chatbot）、文本生成（文案/代碼）、信息抽取（實體/關系）、摘要總結、機器翻譯
- 實戰能力：
- 基于開源模型（Llama、Qwen、Mistral）的微調與二次開發
- 大模型+知識庫（RAG）系統搭建（向量數據庫如Milvus/Chroma、檢索策略）
- 多模態大模型應用（文本+圖像/語音，如CLIP、GPT-4V適配）
- 問題解決：處理模型幻覺、優化上下文窗口限制、提升推理速度
四、數學與算法基礎
- 數學基礎：線性代數（矩陣運算、特征值）、概率論（概率分布、期望）、微積分（梯度下降原理）
- 算法基礎：
- 經典機器學習算法：邏輯回歸、決策樹、聚類（理解與大模型的關聯）
- 優化算法：SGD、Adam、LAMB等優化器原理與適用場景
五、工程化與系統設計
- 分布式訓練：數據并行、模型并行（Megatron-LM思路）、流水線并行
- 大模型系統設計：
- 高并發推理服務架構（請求隊列、負載均衡）
- 數據處理流程（數據清洗、格式轉換、增量訓練數據準備）
- 性能與成本平衡：選擇合適模型規模、優化硬件資源（GPU/TPU選型）
六、業務理解與產品思維
- 需求轉化：將業務需求（如客服、內容創作）轉化為大模型技術方案
- 落地考量：合規性（數據隱私、版權）、用戶體驗（響應速度、結果準確性）、成本控制（算力消耗）
