大模型應(yīng)用開發(fā)工程師需要綜合掌握人工智能、深度學(xué)習(xí)、工程實(shí)踐等多方面的技能。以下是系統(tǒng)的學(xué)習(xí)路徑和建議：

1、基礎(chǔ)能力

數(shù)學(xué)：線性代數(shù)、概率統(tǒng)計(jì)、優(yōu)化理論

編程：Python(NumPy/Pandas)、PyTorch/TensorFlow

框架：Hugging Face Transformers、ONNX/TensorRT

2、核心技術(shù)

模型理解：Transformer架構(gòu)、預(yù)訓(xùn)練+微調(diào)、Prompt Engineering

優(yōu)化技術(shù)：LoRA/P-tuning、分布式訓(xùn)練(DeepSpeed/Megatron)

多模態(tài)：CLIP、DALLE原理及應(yīng)用

3、工程實(shí)踐

數(shù)據(jù)處理：清洗/標(biāo)注工具(Label Studio)、向量數(shù)據(jù)庫(Milvus)

部署優(yōu)化：Docker/Kubernetes、模型量化/蒸餾

實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目：對(duì)話系統(tǒng)、RAG(檢索增強(qiáng)生成)、代碼生成工具

4、持續(xù)進(jìn)階

前沿跟蹤：ArXiv論文、Hugging Face生態(tài)、AI開源項(xiàng)目

垂直領(lǐng)域：結(jié)合金融/醫(yī)療/法律等場(chǎng)景落地

軟技能：云資源管理、性能調(diào)優(yōu)、倫理安全合規(guī)

關(guān)鍵原則：從實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目入手，邊做邊學(xué)，優(yōu)先掌握“微調(diào)+部署+優(yōu)化”閉環(huán)能力。