开发大模型需要掌握数学基础、编程能力、深度学习框架、数据处理技术以及分布式计算知识，同时需关注工程实践与伦理规范。
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数学基础
线性代数、概率统计和微积分是核心，涉及矩阵运算、梯度下降等关键概念。优化理论帮助调整模型参数，信息论则支撑模型压缩与量化。 -
编程与工具
Python是主流语言，需熟练使用TensorFlow/PyTorch等框架。CUDA加速和并行计算能提升训练效率，Git等工具管理代码版本。 -
数据处理能力
清洗、标注海量数据是前提，掌握爬虫、SQL或NoSQL数据库技术。数据增强和采样策略可缓解样本不平衡问题。 -
模型架构与调优
理解Transformer、RNN等结构，熟悉预训练（如BERT）、微调方法。超参数优化和损失函数设计直接影响模型性能。 -
分布式训练与部署
多GPU/TPU训练需掌握数据并行、模型并行技术。模型蒸馏、量化适配轻量化部署，兼顾推理速度与资源消耗。 -
伦理与安全
避免数据偏见，设计公平性检测机制。模型需防御对抗攻击，隐私保护技术（如联邦学习）不可或缺。
实际开发中需平衡理论深度与工程落地，持续跟进技术演进（如多模态、Agent方向），同时重视社会影响评估。
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