大模型应用开发需要综合掌握技术原理、工程实践、场景适配等多方面的知识体系。以下是核心必备知识的总结：

一、基础理论与数学

1、数学基础

线性代数(矩阵运算、向量空间)

概率论与统计学(贝叶斯定理、最大似然估计)

优化理论(梯度下降、损失函数设计)

信息论(熵、交叉熵、KL散度)

2、机器学习与深度学习

经典模型(CNN、RNN、Transformer)

过拟合与正则化(Dropout、权重衰减)

评估指标(准确率、召回率、F1/ROUGE/BLEU)

二、大模型核心技术

1、模型架构与原理

Transformer：自注意力机制、位置编码、多头注意力

预训练模型：BERT(双向编码)、GPT(生成式预训练)、CLIP(多模态)

新兴技术：MoE(混合专家)、LLaMA(轻量级架构)、RAG(检索增强生成)

2、模型微调与优化

Prompt Engineering：设计提示词模板(如零样本/少样本学习)

参数高效微调：LoRA(低秩自适应)、P-tuning(前缀微调)

分布式训练：数据并行、张量并行、流水线并行(如DeepSpeed、Megatron)

3、多模态与应用扩展

文本生成(Chatbot、代码生成)、图像理解(文生图、OCR)

语音交互(ASR/TTS)、视频分析(时序建模)

知识增强(数据库检索、实体链接)

三、工程实践能力

1、开发工具与框架

核心库：Hugging Face Transformers、PyTorch/TensorFlow

加速推理：ONNX、TensorRT、TorchServe

分布式系统：Ray、Dask、Kubernetes容器化部署

2、数据处理与优化

数据清洗(正则表达式、Spacy)、数据标注(Label Studio)

向量数据库(Milvus、Faiss)、缓存机制(Redis)

模型压缩(量化、蒸馏)、性能调优(Batching、异步推理)

3、云原生与边缘计算

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

边缘部署(TFLite、ONNX Runtime on ARM/Edge Devices)

四、场景适配与落地

1、垂直领域应用

金融：智能投顾、风险评估、财报分析

医疗：辅助诊断、医学影像分析、药物发现

教育：个性化学习、自动批改、知识图谱构建

2、产品化思维

需求分析(平衡效果与成本)、用户体验设计(低延迟、高可用)

A/B测试、监控告警(Prometheus/Grafana)

五、安全与伦理

1、模型安全

对抗攻击防御(对抗样本、数据污染)

内容审核(毒性检测、版权过滤)

2、隐私与合规

数据脱敏(差分隐私、联邦学习)

法律法规(GDPR、AI伦理准则)

六、持续学习与资源

1、前沿跟踪

论文平台(ArXiv、NeurIPS/ICLR会议)

开源社区(Hugging Face、GitHub热门仓库)

2、实战资源

竞赛(Kaggle、Hugging Face Challenges)

书籍：《深度学习》《动手学深度学习》《大模型技术原理》

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

大模型应用开发需兼顾技术深度(模型理解、优化)与工程广度(部署、场景适配)，并通过持续实践紧跟技术迭代。