AI 知识库Foundation models
基座大模型是现代 AI 系统的核心，本节涵盖从数据构建到部署评测的完整技术栈与生命周期管理。
核心组成部分
📊 数据集构建
- 前往: 数据集构建
- 数据来源与获取策略
- 数据清洗与质量控制
- 隐私保护与合规处理
- 多模态数据处理技术
🔧 模型训练
- 前往: 模型训练
- 分布式训练技术
- MoE 混合专家模型
- 模型权重合并策略
- 训练优化与稳定性
🎯 模型微调
- 前往: 模型微调
- LoRA 低秩适应
- PEFT 参数高效微调
- 指令微调与对齐
- 微调框架与工具
🚀 部署与推理
- 前往: 部署与推理
- KV Cache 优化
- Flash Attention 加速
- 量化与并行推理
- 推理框架对比
📈 模型评测
- 前往: 模型评测
- Benchmark 评测体系
- 中英文评测基准
- 评测方法与指标
- 结果分析与应用
💡 QKV 面试问题
- 前往: QKV 面试问题
- KV Cache 工作原理
- 注意力机制细节
- 经典面试题解析
- 技术要点深度剖析
学习路径
初学者路线
- 理论基础：Transformer 架构与注意力机制
- 数据处理：了解数据集构建流程
- 微调实践：掌握 LoRA 等参数高效微调
- 评测理解：熟悉主流基准与指标
进阶开发
- 训练优化：分布式训练与 MoE
- 推理加速：KV Cache、Flash Attention 等
- 部署工程：vLLM、TensorRT 等推理框架
- 性能调优：系统级性能分析与优化
架构设计
- 架构取舍：不同架构优缺点与场景
- 系统集成：端到端应用系统设计
- 成本优化：平衡性能、成本与资源
- 技术选型：面向场景的技术方案
重要概念
Decoder-only 架构优势
- 注意力满足：因果注意力适配生成任务
- 生成适配：天然适合自回归语言建模
- 统一框架：多任务统一为文本生成
KV Cache 核心原理
- 重复利用：历史 KV 复用降低计算
- 复杂度降低：O(n²) → O(n)
- 内存权衡：空间换时间
技术发展趋势
- 模型效率：参数高效训练与推理优化
- 多模态融合：文本/图像/音频统一
- 长序列处理：更长上下文支持
- 边缘部署：面向边缘设备的压缩
- 绿色 AI：降低能耗的计算技术
参考资料
- 动手学大模型（知乎专栏）
- 《Attention is All You Need》
- 《Language Models are Few-Shot Learners》
💡 学习建议：栈面宽且更新快，依据角色与目标选择路线；理论与实践并重，持续跟进前沿。