大模型工程師（Large Model Engineer）是專注於開發、訓練和優化大規模機器學習模型（如GPT、BERT等）的專業人員。這一領域涉及深度學習、自然語言處理（NLP）、分布式計算等多個技術方向。以下是大模型工程師需要學習的主要技術和技能：
1. 編程語言
- Python：
- 機器學習和深度學習的主要編程語言。
- 學習NumPy、Pandas、Matplotlib等庫。
- C++：
- 用於高性能計算和模型優化。
- Bash/Shell：
- 用於腳本編寫和自動化任務。
2. 深度學習框架
- PyTorch：
- 目前最流行的深度學習框架，靈活且易於調試。
- TensorFlow：
- Google開發的深度學習框架，適合大規模部署。
- JAX：
- 高性能的深度學習框架，適合研究和大規模計算。
3. 大模型架構
- Transformer：
- 學習自注意力機製（Self-Attention）和編碼器-解碼器結構。
- BERT：
- 雙向編碼器表示模型，用於自然語言理解。
- GPT：
- 生成式預訓練模型，用於文本生成。
- T5：
- 文本到文本的轉換模型，適用於多種NLP任務。
4. 數據處理與預處理
- 數據清洗：
- 處理缺失值、異常值和重複數據。
- 數據增強：
- 通過數據增強技術提高模型泛化能力。
- 數據集管理：
- 學習使用Hugging Face Datasets、TensorFlow Datasets等工具。
5. 模型訓練與優化
- 分布式訓練：
- 學習使用數據並行、模型並行和混合並行。
- 工具：PyTorch Distributed、Horovod、DeepSpeed。
- 混合精度訓練：
- 使用FP16或BF16減少內存占用和加速訓練。
- 梯度累積：
- 在小批量數據上累積梯度，模擬大批量訓練。
- 學習率調度：
- 使用學習率調度器（如Cosine Annealing、Warmup）優化訓練過程。
6. 模型壓縮與加速
- 模型剪枝：
- 移除不重要的權重或神經元。
- 量化：
- 將模型參數從FP32轉換為INT8，減少計算量和內存占用。
- 知識蒸餾：
- 使用大模型訓練小模型，保留大模型的性能。
- 模型並行：
- 將模型拆分到多個設備上訓練。
7. 自然語言處理（NLP）
- 文本表示：
- 學習詞嵌入（Word Embedding）、BERT、GPT等模型。
- 文本生成：
- 學習語言模型（如GPT）和生成技術。
- 文本分類：
- 學習情感分析、主題分類等任務。
- 機器翻譯：
- 學習Seq2Seq模型和Transformer。
8. 分布式計算與高性能計算
- 分布式係統：
- 學習分布式存儲和計算（如HDFS、Spark）。
- GPU/TPU編程：
- 學習CUDA、cuDNN、TPU編程。
- 雲計算：
- 學習AWS、Google Cloud、Azure等雲平台的使用。
9. 模型部署與推理
- 模型導出：
- 學習將模型導出為ONNX、TorchScript等格式。
- 推理優化：
- 使用TensorRT、ONNX Runtime等工具加速推理。
- 服務化部署：
- 學習使用Flask、FastAPI、TensorFlow Serving部署模型。
10. 工具與生態係統
- Hugging Face：
- 學習使用Transformers庫和Hugging Face Hub。
- Weights & Biases：
- 用於實驗跟蹤和可視化。
- MLflow：
- 用於機器學習生命周期管理。
11. 數學與理論基礎
- 線性代數：
- 矩陣運算、特征值、特征向量。
- 概率論與統計：
- 概率分布、貝葉斯定理、假設檢驗。
- 優化理論：
- 梯度下降、凸優化、拉格朗日乘數法。
12. 學習資源
- 在線課程：
- Coursera、Udemy、fast.ai。
- 書籍：
- 《Deep Learning》（Ian Goodfellow）。
- 《Natural Language Processing with Transformers》。
- 論文：
- 閱讀BERT、GPT、Transformer等經典論文。
學習路徑建議
- 打好基礎：學習Python、數學和深度學習基礎。
- 掌握框架：深入學習PyTorch或TensorFlow。
- 研究大模型：學習Transformer、BERT、GPT等模型。
- 實踐項目：通過實際項目鞏固技能。
- 持續學習：關注最新研究和技術動態。
如果需要更詳細的學習計劃或資源推薦，可以進一步補充信息！