掌握大型语言模型（LLM）运作核心，具备计算机科学基础者，2年内可系统化精通：
• Tokenization 与 embeddings：理解文本转化为向量的第一步
• 位置编码（绝对、RoPE、Alibi）：模型感知序列顺序的关键技术
• 自注意力与多头注意力机制：捕捉长距离依赖的底层结构
• Transformer 架构及 QKV 机制：现代 NLP 模型的基石
• 采样参数（temperature、top-k、top-p）：控制生成文本多样性和质量
• KV Cache 原理：推理加速的核心秘密
• 长上下文处理技巧（infinite attention、sliding window）：突破输入限制
• Mixture of Experts（MoE 路由层）和 Grouped Query Attention：提升模型效率与容量
• 归一化与激活函数：稳定训练与表达能力的保障
• 预训练目标（causal、masked 等）与微调流程（finetuning、instruction tuning、RLHF）：模型能力塑造的关键环节
• 规模定律与模型容量曲线：性能提升的数学规律
附加进阶：
• 量化技术（QAT vs PTQ，GGUF、AWQ 等）：减少模型体积与计算成本
• 训练与推理堆栈（DeepSpeed、vLLM 等）：高效使用硬件资源
• 合成数据生成：扩展训练数据的新途径
深入理解这些内容，不仅能快速掌握 LLM 工作机制，还能在实践中有效优化与创新。
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