（1）大模型概述與技術演進：了解大語言模型的發(fā)展歷程（從統(tǒng)計語言模型到神經概率模型，再到Transformer架構）。掌握大模型的核心定義與技術特征：參數(shù)規(guī)模、涌現(xiàn)能力、上下文學習。學習大模型的主要分類：僅編碼器架構（BERT）、僅解碼器架構（GPT系列）、編碼器-解碼器架構（T5、BART）的設計理念與適用場景差異。分析大模型技術生態(tài)現(xiàn)狀與未來趨勢，包括開源模型（Llama、Qwen、DeepSeek）與閉源模型（GPT-4、Claude）的對比選型。
（2）Transformer架構深度解析：深入理解Transformer架構的核心技術邏輯，掌握自注意力機制（Self-Attention）的數(shù)學原理、計算過程與作用。學習多頭注意力（Multi-Head Attention）的并行計算機制、位置編碼（Positional Encoding）的設計思想（正弦編碼、RoPE旋轉位置編碼）。掌握編碼器（Encoder）與解碼器（Decoder）的架構差異，理解BERT與GPT的技術路線區(qū)別。通過代碼實現(xiàn)驗證對各模塊的理解。
（3）大模型預訓練技術體系：掌握大模型預訓練的完整流程：數(shù)據工程、模型架構、訓練策略。學習預訓練數(shù)據源的獲取與處理方法：通用數(shù)據（網頁、書籍）與專業(yè)數(shù)據（論文、代碼）的清洗、去重、過濾。理解預訓練任務的設計：自回歸語言建模（GPT）、掩碼語言建模（BERT）。掌握分布式訓練技術：數(shù)據并行、張量并行、流水線并行的原理與適用場景。
（4）數(shù)據集預處理與構建：掌握大模型數(shù)據預處理的核心技術，理解數(shù)據質量對模型性能的決定性影響。學習數(shù)據集類型與來源：通用數(shù)據與專業(yè)數(shù)據的獲取策略。掌握數(shù)據格式規(guī)范：問答格式（QA Pairs）、對話格式（Conversational Format）、指令微調格式（Alpaca格式）、通用結構化格式（JSON/JSONL）。學習數(shù)據清洗、分塊、標注與存儲的完整流程。
（5）提示詞工程高級技巧：掌握提示詞（Prompt）的核心設計原則與高級技巧。學習思維鏈（Chain-of-Thought）、思維樹（Tree-of-Thoughts）引導模型展示推理過程的方法。掌握指令調優(yōu)方法論：逐步細化指令、設定約束條件、少樣本示例。了解結構化提示、角色代入、多輪對話等復雜場景的設計策略。實踐構建覆蓋常見應用場景的Prompt模板庫。
（6）高效微調技術實戰(zhàn)：深入理解全參數(shù)微調與參數(shù)高效微調的適用場景差異。掌握LoRA（低秩適配）的核心原理：低秩矩陣分解、適配器矩陣設計、縮放系數(shù)配置。學習QLoRA的量化權重與梯度更新機制，實現(xiàn)在單GPU上微調大模型。掌握P-Tuning、Adapter、Prefix Tuning等其他PEFT方法的特點。實踐使用LlamaFactory對開源模型進行垂直領域微調。
（7）RLHF與模型對齊技術：理解大模型與人類價值觀對齊的必要性。掌握RLHF（基于人類反饋的強化學習）的三階段流程：監(jiān)督微調（SFT）、獎勵模型訓練（RM）、近端策略優(yōu)化（PPO）。學習DPO（直接偏好優(yōu)化）的簡化實現(xiàn)原理。了解對齊過程中的安全挑戰(zhàn)：偏見消除、有害內容過濾。
（8）RAG系統(tǒng)原理與構建：深入理解RAG（檢索增強生成）的核心架構（索引-檢索-增強-生成）及其在解決模型幻覺、知識時效性問題中的核心價值。學習RAG系統(tǒng)的完整工作流程：文檔加載、文本分塊、向量化、索引構建、相似度檢索、提示詞增強、生成回答。掌握向量數(shù)據庫的核心概念與主流產品選型（FAISS、Chroma、Milvus、Qdrant）。學習混合檢索策略（稠密檢索+稀疏檢索BM25）與重排序（Re-ranking）技術的實現(xiàn)。
（9）智能體（Agent）技術實戰(zhàn)：掌握智能體的核心架構（感知-規(guī)劃-記憶-執(zhí)行）及其自主決策能力。學習單智能體與多智能體系統(tǒng)的設計模式（ReAct、Reflection）。掌握工具調用機制（Function Calling/Tool Use）的實現(xiàn)方法，讓Agent執(zhí)行外部工具（代碼解釋器、API調用、數(shù)據庫查詢）。學習記憶管理策略：短期記憶（上下文窗口）與長期記憶（向量數(shù)據庫）結合。實踐使用LangGraph/CrewAI構建多智能體協(xié)作系統(tǒng)。
（10）LangChain應用開發(fā)框架：掌握LangChain框架的核心組件與使用方法。學習文檔加載器、文本分割器、向量存儲、檢索器、提示詞模板的鏈式組裝。深入理解Chains模塊：LLMChain、SimpleSequentialChain、SequentialChain、RouterChain。掌握Conversational Memory機制：ConversationBufferMemory、ConversationSummaryMemory、EntityMemory等。實踐使用LangChain構建企業(yè)知識庫問答機器人。
（11）模型量化與推理優(yōu)化：掌握模型量化的核心原理，理解不同量化精度（FP16、INT8、INT4、NF4）對模型性能和推理速度的影響。學習使用AutoGPTQ、AutoAWQ等工具進行模型量化。掌握vLLM的核心優(yōu)化技術：PagedAttention（分頁注意力）、連續(xù)批處理、CUDA核心優(yōu)化。學習TensorRT-LLM的部署優(yōu)化。實踐使用vLLM部署高并發(fā)推理服務。
（12）綜合項目實戰(zhàn)：企業(yè)級大模型應用開發(fā)：結合所學知識，完成一個完整的企業(yè)級大模型應用項目（如金融領域智能投研助手、醫(yī)療知識問答系統(tǒng)、企業(yè)知識庫智能客服、多模態(tài)內容生成平臺）。涵蓋需求分析、數(shù)據工程、模型選型與微調、RAG系統(tǒng)構建、智能體開發(fā)、性能優(yōu)化、部署上線的全流程，形成規(guī)范的大模型項目報告。
