‌大模型研发需要三类核心技术人才：算法工程师（负责模型架构与优化）、数据专家（处理海量训练数据）、算力工程师（保障分布式训练与部署）。‌

1. ‌算法工程师‌

   • 精通深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch），设计Transformer等大模型架构。
   • 掌握模型压缩技术（如量化、蒸馏），提升推理效率。
   • 持续跟踪前沿论文（如GPT、BERT改进方向），优化训练策略。

2. ‌数据专家‌

   • 具备数据清洗与标注能力，处理TB级多模态（文本、图像）数据。
   • 熟悉数据增强技术，解决样本偏差问题。
   • 构建数据管道，支持高效预训练与微调。

3. ‌算力工程师‌

   • 部署分布式训练框架（如Megatron-LM），管理GPU/TPU集群。
   • 优化计算资源分配，降低训练成本（如混合精度训练）。
   • 设计高并发推理系统，保障模型在线服务稳定性。

‌未来大模型竞争的核心是人才储备，跨领域协作能力（算法+数据+工程）将成为关键优势。‌