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）