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LLM基础知识分成了十个部分：

1. Transformer结构

2. 主流大模型

3. 预训练Pre-train过程

4. 后训练Post-train过程

5. 模型压缩与量化

6. 专家模型MoE

7. RAG&Agent

8. 部署&分布式训练&推理加速

9. 模型评估

10. 其他结构

第一部分：Transformer结构

与LLM相关的面试都会问到transformer比如手撕多头注意力，自注意力缩放，参数计算等等

1.分词器tokenizer &Embedding层

BPE，BBPE，WordPiece等算法，了解一下各类模型的分词方法，感兴趣的同学可以看-下tokenizer在预训练过程具体如何处理

2.注意力模块

self-attention，cross-attention的原理MHA、MQA、GQA、MLA、DCA等多种注意力机制优化策略(可能会考手撕)，线性注意力，稀疏注意力，kvcache等等，这部分推荐看苏神的科学空间，原理推导写的很清楚

3.前馈神经网络FFN&残差连接&归一化

这几个模块的作用是什么，LN和BN的区别，pre-norm和post-norm，SwiGLU等激活函数，RMSNorm等归一化

4.位置编码 PE

为什么需要位置编码，常见的位置编码有哪些，如正余弦、可学习、ROPE、ALiBi、YARN等，绝对位置编码和相对位置编码长度外推策略，了解各大模型长上下文处理方式

5.代表模型

encoder-only,decoder-only

encoder-decoder，prefix-decoder等结构及其代表模型，分别适用于哪些任务，为什么现在的大模型都是decoder-only结构

6.解码策略

top-k、top-p、temperature等参数含义greedy search、beam search等解码策略投机解码及其优化算法

第二部分：主流大模型

BERT系列、GPT、Llama、Qwen、GLM、Baichuan、DeepSeek等等，注意关注一下发展脉络，每一代做了哪些优化，不要只看最新版

第三部分：预训练Pre-train过程

预训练任务有哪些，数据配比，数据筛选过滤方法，合成数据，这部分推荐阅读主流大模型开源的技术报告

第四部分：后训练Post-train 过程

这部分是面试过程中考察的第二个重点，般会联合实习项目一起深挖

1.SFT

微调数据构造，数据配比，全参微调，冻结微调，PEFT高效微调(prompt tuning、p-tuning v2、prefix-tuning、adapter-tuning、LoRA及其变体)

CoT，Reasoning等o1系列策略

这部分建议做一个完整项目，加深对每一个步骤的理解

2.RLHF&Aligning

为什么有SFT还需要 RLHF，两者有何区别，RLAIF，ReFT，OpenAl做RLHF的过程，里面的几个模型分别是怎么运作的，DPO的原理和实现，PPO和DPO对比，DPO有哪些问题以及如何优化，SimPO，KTO，ORPO，GRPO等等

第五部分：模型压缩与量化

了解各种量化方式，GPTQ，AWQ等，各种量化精度，训练显存计算

第六部分：专家模型 MOE

了解MOE结构及其原理，训练思路，推荐看知乎上关于 MOE的万字长文介绍

第七部分：RAG&Agent

借助 LangChain框架学习RAG流程，了解文档分块，向量模型训练，多种检索策略等关键步骤

Agent的几个框架，如ReAct，Reflexion等了解基本思路

第八部分：部署&分布式训练&推理加速

windows、ios、Android多端部署框架flash attention，vllm，accelerate等推理加速框架

Deepspeed，Megatron等分布式训练框架

第九部分：模型评估

阅读理解、问答、代码生成、数学等多个维度评估 Benchmark

检测 LLM 真实性、流畅度、幻觉等如何利用LLM 对其他模型/任务做评估

第十部分：其他结构

Mamba，RWKV等

建议大家在学习基础知识的同时，配合相关paper和源码一起，进一步加深理解 LLM更新迭代非常快，平时可以多关注一些新的动态，闲着没事多刷刷三大会。

如何学习AI大模型？

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第一阶段：从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段：在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段：大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段：大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段：大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段：以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段：以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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