這份清單來自一位從業者的實戰總結。作者認為,大模型工程師需要掌握的核心話題遠比"調參"更廣泛。
首先是模型架構理解。不只是知道Transformer,還要懂不同變體的取舍——什么時候用編碼器-解碼器結構,什么時候純解碼器更合適。
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其次是數據工程。預訓練數據的去重、過濾、配比,直接決定模型"智商天花板"。作者提到,很多團隊在這塊投入的時間被嚴重低估。
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第三是推理優化。從量化、剪枝到投機解碼,讓大模型在有限算力下跑起來,是工程落地的生死線。
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最后是評估體系。怎么設計能反映真實業務價值的評測指標,而不是刷榜分數,作者認為這是區分"研究員"和"工程師"的關鍵。
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