一、大模型核心基础理论
- 大模型核心架构:Transformer(Encoder/Decoder结构、自注意力机制、多头注意力)、GPT系列(Decoder-only)、BERT系列(Encoder-only)的差异与适用场景
- 关键技术原理:预训练与微调(PTuning、LoRA、QLoRA等参数高效微调方法)、上下文学习(In-Context Learning)、思维链(Chain of Thought)
- 模型评估指标:困惑度(Perplexity)、准确率(Accuracy)、BLEU、ROUGE、人类评估标准(如MT-Bench)
二、大模型应用开发技术栈
(一)开发语言与工具
- 核心语言:Python(必备,熟练使用语法及数据处理库)
- 深度学习框架:PyTorch(主流,模型训练/微调)、TensorFlow(可选,部分场景部署)
- 模型工具链:Hugging Face Transformers(模型加载/调用)、PEFT(参数高效微调)、Accelerate(分布式训练)
(二)模型部署与优化
- 部署框架:TensorRT、ONNX Runtime、Triton Inference Server(高并发推理)
- 优化技术:模型量化(INT8/FP4)、剪枝、蒸馏、动态批处理
- 工程化工具:Docker(环境封装)、Kubernetes(容器编排)、Prometheus/Grafana(监控)
三、大模型应用场景与实战
- 典型场景:对话系统(Chatbot)、文本生成(文案/代码)、信息抽取(实体/关系)、摘要总结、机器翻译
- 实战能力:
- 基于开源模型(Llama、Qwen、Mistral)的微调与二次开发
- 大模型+知识库(RAG)系统搭建(向量数据库如Milvus/Chroma、检索策略)
- 多模态大模型应用(文本+图像/语音,如CLIP、GPT-4V适配)
- 问题解决:处理模型幻觉、优化上下文窗口限制、提升推理速度
四、数学与算法基础
- 数学基础:线性代数(矩阵运算、特征值)、概率论(概率分布、期望)、微积分(梯度下降原理)
- 算法基础:
- 经典机器学习算法:逻辑回归、决策树、聚类(理解与大模型的关联)
- 优化算法:SGD、Adam、LAMB等优化器原理与适用场景
五、工程化与系统设计
- 分布式训练:数据并行、模型并行(Megatron-LM思路)、流水线并行
- 大模型系统设计:
- 高并发推理服务架构(请求队列、负载均衡)
- 数据处理流程(数据清洗、格式转换、增量训练数据准备)
- 性能与成本平衡:选择合适模型规模、优化硬件资源(GPU/TPU选型)
六、业务理解与产品思维
- 需求转化:将业务需求(如客服、内容创作)转化为大模型技术方案
- 落地考量:合规性(数据隐私、版权)、用户体验(响应速度、结果准确性)、成本控制(算力消耗)