大模型学习经验分享在秋招中成功斩获心仪的大模型算法offer，我深感幸运并愿意将我的学习路线和经验分享给正在努力的学弟学妹们。以下是我总结的大模型学习六大板块，希望能为你们的学习之路提供一些有价值的参考。一、NLP基础知识1.1 文本处理基础Tokenizer分词技术：掌握BPE、WordPiece、SentencePiece、Unigram等常见分词算法的原理，对比它们的优劣及改进之处。分词是文本处理的基础，对后续的词嵌入和模型训练都有重要影响。Embedding技术：学习One-hot、Word2Vec、FastText、Glove等Embedding模型算法，深入理解词嵌入的机制和原理。1.2 核心架构组件注意力机制：精通Self-Attention、Multi-Head Attention、Cross-Attention、Mask-Attention的原理与实现，能够计算Transformer中注意力计算的复杂度。注意力机制是Transformer模型的核心，理解其原理对掌握大模型至关重要。位置编码：掌握绝对位置编码、可学习的位置编码、旋转位置编码RoPE等原理，总结它们的优劣。位置编码是处理序列数据的关键技术。归一化技术：了解Layer Norm、Batch Norm、RMSNorm的原理与实现，对比它们的优劣，以及Pre Norm、Post Norm的差异。归一化技术有助于提升模型的训练稳定性和性能。残差连接：掌握残差连接的数学原理，理解其为何能让网络做得更深。残差连接是深度学习中解决梯度消失问题的重要手段。1.3 基础网络组件MLP（多层感知机）：掌握Transformer中前馈神经网络的结构设计，理解不同维度投影的作用。MLP是Transformer模型中的重要组成部分。激活函数：熟悉ReLU及其变体、GELU的优势、SwiGLU在大模型中的应用，以及激活函数选择的考虑因素。激活函数对模型的非线性表达能力和训练效率有重要影响。1.4 损失函数交叉熵损失：掌握其原理与代码实现，了解在大语言模型训练中的应用。交叉熵损失是分类问题中常用的损失函数。二、预训练技术2.1 数据处理数据获取方法：掌握公开数据集的使用，了解数据质量评估指标和常见网络爬虫技术。高质量的数据是预训练成功的关键。数据清洗技术：熟悉常见的文本去重算法原理，如MinHash，了解常见训练数据配比策略。数据清洗有助于提升数据质量和模型性能。2.2 预训练流程训练策略：了解大模型预训练中超参数的设置及其用途。合理的训练策略能够提升模型的训练效率和性能。预训练优化：掌握梯度累积、混合精度训练、模型并行与数据并行等优化技术，了解如何保证训练稳定性。2.3 结果评估评估指标：掌握常见的评测指标，如困惑度（Perplexity）等，了解常见大模型评测数据集。增量预训练：了解继续预训练相关技术，以及如何解决灾难性遗忘等问题。三、后训练技术3.1 监督微调（SFT）基础微调技术：掌握全参数微调原理，了解学习率设置策略、早停策略等。高效参数微调：熟悉LoRA、QLoRA、Prefix Tuning、P-Tuning、P-TuningV2、Adapter Tuning等高效参数微调算法原理，对比它们的性能。3.2 人类偏好对齐RLHF技术：了解RLHF数据构建过程，熟悉奖励模型训练过程，掌握PPO、DPO算法原理，了解更前沿的对齐算法。四、推理优化4.1 框架应用DeepSpeed：掌握ZeRO1、ZeRO2、ZeRO3优化策略，了解offload、infinity策略。Megatron-LM：掌握Megatron-LM模型并行策略，如张量并行、流水线并行等。4.2 性能优化算法注意力优化：掌握FlashAttention、FlashAttentionV2等优化算法的原理。KV Cache技术：了解KV Cache的机制和前沿算法。五、常见大模型架构5.1 经典架构大模型架构：了解GPT系列、LLaMA系列、GLM系列、Qwen系列、DeepSeek系列等常见大模型架构，对比它们的差异和演变过程。5.2 创新架构Mixture of Experts：了解混合专家模型架构与Dense架构的优劣。Mamba、RWKV：了解Mamba、RWKV等前沿架构的创新之处，与Transformer架构的优劣对比。六、大模型应用6.1 检索增强生成（RAG）检索技术：掌握检索算法（如HNSW等）、向量数据库选择、Embedding模型微调等关键技术。增强策略：了解上下文组织方法、提示词工程、重排算法等增强策略。6.2 Agent开发框架与工具：了解ReAct范式及相关工具的使用。希望以上分享能对你们有所帮助，祝愿大家都能在大模型学习的道路上取得优异的成绩，斩获心仪的offer！