北京
這份清單來自一位從業者的實戰總結。作者認為，大模型工程師需要掌握的核心話題遠比"調參"更廣泛。
首先是模型架構理解。不只是知道Transformer，還要懂不同變體的取舍——什么時候用編碼器-解碼器結構，什么時候純解碼器更合適。
其次是數據工程。預訓練數據的去重、過濾、配比，直接決定模型"智商天花板"。作者提到，很多團隊在這塊投入的時間被嚴重低估。
第三是推理優化。從量化、剪枝到投機解碼，讓大模型在有限算力下跑起來，是工程落地的生死線。
最后是評估體系。怎么設計能反映真實業務價值的評測指標，而不是刷榜分數，作者認為這是區分"研究員"和"工程師"的關鍵。
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