大模型應用開發需要綜合掌握技術原理、工程實踐、場景適配等多方面的知識體系。以下是核心必備知識的總結：

一、基礎理論與數學

1、數學基礎

線性代數(矩陣運算、向量空間)

概率論與統計學(貝葉斯定理、最大似然估計)

優化理論(梯度下降、損失函數設計)

信息論(熵、交叉熵、KL散度)

2、機器學習與深度學習

經典模型(CNN、RNN、Transformer)

過擬合與正則化(Dropout、權重衰減)

評估指標(準確率、召回率、F1/ROUGE/BLEU)

二、大模型核心技術

1、模型架構與原理

Transformer：自注意力機制、位置編碼、多頭注意力

預訓練模型：BERT(雙向編碼)、GPT(生成式預訓練)、CLIP(多模態)

新興技術：MoE(混合專家)、LLaMA(輕量級架構)、RAG(檢索增強生成)

2、模型微調與優化

Prompt Engineering：設計提示詞模板(如零樣本/少樣本學習)

參數高效微調：LoRA(低秩自適應)、P-tuning(前綴微調)

分布式訓練：數據并行、張量并行、流水線并行(如DeepSpeed、Megatron)

3、多模態與應用擴展

文本生成(Chatbot、代碼生成)、圖像理解(文生圖、OCR)

語音交互(ASR/TTS)、視頻分析(時序建模)

知識增強(數據庫檢索、實體鏈接)

三、工程實踐能力

1、開發工具與框架

核心庫：Hugging Face Transformers、PyTorch/TensorFlow

加速推理：ONNX、TensorRT、TorchServe

分布式系統：Ray、Dask、Kubernetes容器化部署

2、數據處理與優化

數據清洗(正則表達式、Spacy)、數據標注(Label Studio)

向量數據庫(Milvus、Faiss)、緩存機制(Redis)

模型壓縮(量化、蒸餾)、性能調優(Batching、異步推理)

3、云原生與邊緣計算

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

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

四、場景適配與落地

1、垂直領域應用

金融：智能投顧、風險評估、財報分析

醫療：輔助診斷、醫學影像分析、藥物發現

教育：個性化學習、自動批改、知識圖譜構建

2、產品化思維

需求分析(平衡效果與成本)、用戶體驗設計(低延遲、高可用)

A/B測試、監控告警(Prometheus/Grafana)

五、安全與倫理

1、模型安全

對抗攻擊防御(對抗樣本、數據污染)

內容審核(毒性檢測、版權過濾)

2、隱私與合規

數據脫敏(差分隱私、聯邦學習)

法律法規(GDPR、AI倫理準則)

六、持續學習與資源

1、前沿跟蹤

論文平臺(ArXiv、NeurIPS/ICLR會議)

開源社區(Hugging Face、GitHub熱門倉庫)

2、實戰資源

競賽(Kaggle、Hugging Face Challenges)

書籍：《深度學習》《動手學深度學習》《大模型技術原理》

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

大模型應用開發需兼顧技術深度(模型理解、優化)與工程廣度(部署、場景適配)，并通過持續實踐緊跟技術迭代。