大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā)需要綜合掌握技術(shù)原理、工程實(shí)踐、場(chǎng)景適配等多方面的知識(shí)體系。以下是核心必備知識(shí)的總結(jié)：

一、基礎(chǔ)理論與數(shù)學(xué)

1、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

線性代數(shù)(矩陣運(yùn)算、向量空間)

概率論與統(tǒng)計(jì)學(xué)(貝葉斯定理、最大似然估計(jì))

優(yōu)化理論(梯度下降、損失函數(shù)設(shè)計(jì))

信息論(熵、交叉熵、KL散度)

2、機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)

經(jīng)典模型(CNN、RNN、Transformer)

過(guò)擬合與正則化(Dropout、權(quán)重衰減)

評(píng)估指標(biāo)(準(zhǔn)確率、召回率、F1/ROUGE/BLEU)

二、大模型核心技術(shù)

1、模型架構(gòu)與原理

Transformer：自注意力機(jī)制、位置編碼、多頭注意力

預(yù)訓(xùn)練模型：BERT(雙向編碼)、GPT(生成式預(yù)訓(xùn)練)、CLIP(多模態(tài))

新興技術(shù)：MoE(混合專家)、LLaMA(輕量級(jí)架構(gòu))、RAG(檢索增強(qiáng)生成)

2、模型微調(diào)與優(yōu)化

Prompt Engineering：設(shè)計(jì)提示詞模板(如零樣本/少樣本學(xué)習(xí))

參數(shù)高效微調(diào)：LoRA(低秩自適應(yīng))、P-tuning(前綴微調(diào))

分布式訓(xùn)練：數(shù)據(jù)并行、張量并行、流水線并行(如DeepSpeed、Megatron)

3、多模態(tài)與應(yīng)用擴(kuò)展

文本生成(Chatbot、代碼生成)、圖像理解(文生圖、OCR)

語(yǔ)音交互(ASR/TTS)、視頻分析(時(shí)序建模)

知識(shí)增強(qiáng)(數(shù)據(jù)庫(kù)檢索、實(shí)體鏈接)

三、工程實(shí)踐能力

1、開(kāi)發(fā)工具與框架

核心庫(kù)：Hugging Face Transformers、PyTorch/TensorFlow

加速推理：ONNX、TensorRT、TorchServe

分布式系統(tǒng)：Ray、Dask、Kubernetes容器化部署

2、數(shù)據(jù)處理與優(yōu)化

數(shù)據(jù)清洗(正則表達(dá)式、Spacy)、數(shù)據(jù)標(biāo)注(Label Studio)

向量數(shù)據(jù)庫(kù)(Milvus、Faiss)、緩存機(jī)制(Redis)

模型壓縮(量化、蒸餾)、性能調(diào)優(yōu)(Batching、異步推理)

3、云原生與邊緣計(jì)算

云平臺(tái)(AWS SageMaker、Azure ML、Google AI Platform)

邊緣部署(TFLite、ONNX Runtime on ARM/Edge Devices)

四、場(chǎng)景適配與落地

1、垂直領(lǐng)域應(yīng)用

金融：智能投顧、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、財(cái)報(bào)分析

醫(yī)療：輔助診斷、醫(yī)學(xué)影像分析、藥物發(fā)現(xiàn)

教育：個(gè)性化學(xué)習(xí)、自動(dòng)批改、知識(shí)圖譜構(gòu)建

2、產(chǎn)品化思維

需求分析(平衡效果與成本)、用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)(低延遲、高可用)

A/B測(cè)試、監(jiān)控告警(Prometheus/Grafana)

五、安全與倫理

1、模型安全

對(duì)抗攻擊防御(對(duì)抗樣本、數(shù)據(jù)污染)

內(nèi)容審核(毒性檢測(cè)、版權(quán)過(guò)濾)

2、隱私與合規(guī)

數(shù)據(jù)脫敏(差分隱私、聯(lián)邦學(xué)習(xí))

法律法規(guī)(GDPR、AI倫理準(zhǔn)則)

六、持續(xù)學(xué)習(xí)與資源

1、前沿跟蹤

論文平臺(tái)(ArXiv、NeurIPS/ICLR會(huì)議)

開(kāi)源社區(qū)(Hugging Face、GitHub熱門(mén)倉(cāng)庫(kù))

2、實(shí)戰(zhàn)資源

競(jìng)賽(Kaggle、Hugging Face Challenges)

書(shū)籍：《深度學(xué)習(xí)》《動(dòng)手學(xué)深度學(xué)習(xí)》《大模型技術(shù)原理》

課程：李沐《Dive into Deep Learning》、Hugging Face Academy

大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā)需兼顧技術(shù)深度(模型理解、優(yōu)化)與工程廣度(部署、場(chǎng)景適配)，并通過(guò)持續(xù)實(shí)踐緊跟技術(shù)迭代。