我将这个技能树分为四个层次：树根（底层基础）、树干（核心技术）、分叉（专业方向）和树冠（软素质），以便您能清晰地看到全貌。 --- 🌳 树根：稳固的底层基础 (Foundational Skills) 这是成为任何AI从业者的“内功”，决定了你能走多远。 1️⃣. 数学基础 (Mathematics) 线性代数 (Linear Algebra)：万物皆可向量。理解向量、矩阵、张量、特征值，这是理解Transformer模型的语言。 微积分 (Calculus)：梯度下降和反向传播的核心，理解模型是如何学习和优化的。 概率论与统计 (Probability & Statistics)：理解模型输出的不确定性、数据分布、评估指标（如困惑度Perplexity）和高级算法（如RLHF中的强化学习）的基础。 2️⃣. 计算机科学与编程 (CS & Programming) 精通Python：AI领域的“普通话”。 核心库： 数据科学：NumPy, Pandas, Matplotlib 深度学习框架 (至少精通一个)：PyTorch (目前社区主流), TensorFlow/Keras, JAX (Google/DeepMind新宠) 数据结构与算法：优化代码性能，解决工程难题的基础。 Linux/Shell脚本：模型训练和服务器部署的基本操作环境。 软件工程基础：Git版本控制、编码规范、测试，保证代码质量。 🌴 树干：大模型核心技术栈 (Core LLM Stack) 这是专门针对大模型领域，区别于其他AI方向的核心知识。 1️⃣. 深度学习与NLP演进 神经网络基础：理解全连接层、激活函数、损失函数、过拟合与欠拟合。 NLP发展脉络：从Word2️⃣Vec, GloVe等词嵌入，到RNN, LSTM，再到Attention机制的演变路径，这能让你深刻理解为什么Transformer会胜出。 2️⃣. Transformer模型架构 (重中之重) 精读圣经论文：《Attention Is All You Need》，逐字逐句理解。 核心组件拆解：Self-Attention（自注意力机制）、Multi-Head Attention（多头注意力）、Positional Encoding（位置编码）、Layer Normalization、Feed-Forward Networks。 主流模型架构：熟悉GPT（Decoder-only）、BERT（Encoder-only）、T5️⃣（Encoder-Decoder）等不同架构的原理和适用场景。 3️⃣. 模型训练与微调 (Training & Fine-tuning) 预训练 (Pre-training)：理解其概念、目标（如Masked Language Model, Causal Language Model）和所需的海量数据与算力。虽然多数人不做，但必须懂。 对齐技术 (Alignment)： 指令微调 (SFT - Supervised Fine-Tuning)：如何用高质量的“指令-回答”数据对让模型学会听话。 人类反馈强化学习 (RLHF)：理解其三阶段流程（SFT -> 训练奖励模型 -> PPO强化学习），这是ChatGPT效果出众的关键。了解其替代技术如 DPO (Direct Preference Optimization)。 高效参数微调 (PEFT - Parameter-Efficient Fine-Tuning)：必须掌握，这是应用落地的关键。 核心方法：LoRA 及其变体 QLoRA（量化低秩适配）。 其他方法：Prompt Tuning, Prefix Tuning, Adapter。 4️⃣. 模型应用与部署 (Inference & Deployment) 提示工程 (Prompt Engineering)：与大模型“对话”的艺术。掌握Zero-shot, Few-shot, CoT (Chain-of-Thought), ReAct等主流Prompting范式。 RAG (Retrieval-Augmented Generation)：解决模型幻觉和知识更新问题的核心技术。理解其流程：文本切分 -> 向量化 -> 存入向量数据库 -> 检索 -> 生成。 模型压缩与优化： 量化 (Quantization)：将FP1️⃣6️⃣/BF1️⃣6️⃣量化为INT8️⃣, INT4️⃣，降低显存和加速推理。 剪枝 (Pruning) & 蒸馏 (Distillation)：减小模型体积。 推理服务：了解 vLLM, TGI 等高效推理框架。 🌿 分叉：三大主流职业方向 (Career Specializations) 根据你的兴趣和技能偏好，可以选择不同的发展路径。 方向一：算法科学家 / 研究员 (Algorithm Scientist / Researcher) 目标：创造新模型、新算法，推动领域边界。 专项技能： 深厚数理功底：能从数学层面分析和创新。 前沿追踪能力：快速阅读、复现、批判顶级会议（NeurIPS, ICML, ICLR）的论文。 架构创新：研究MoE（混合专家）、状态空间模型（Mamba）等新架构。 写作为生：发表高质量论文。 方向二：大模型开发工程师 (AI Engineer / LLM Engineer) 目标：将模型落地，解决实际问题，是目前需求最大的岗位。 专项技能： 工程实现能力：精通上述“树干”中的所有工程技术，尤其擅长微调、RAG和部署优化。 分布式训练：掌握DeepSpeed, Megatron-LM等框架，能驾驭大规模集群训练。 MLOps：构建从数据处理、模型训练、评估到部署的自动化流水线（CI/CD for ML）。 硬件知识：懂GPU（如A1️⃣0️⃣0️⃣/H1️⃣0️⃣0️⃣/A8️⃣0️⃣0️⃣）特性，会做性能分析和CUDA编程者优先。 方向三：AI应用开发工程师 / AIGC工程师 (AI Application Developer) 目标：利用现有模型（通过API或开源模型）快速构建创新的AI应用。 专项技能： 框架大师：精通 LangChain, LlamaIndex 等开发框架，快速搭建原型。 API集成：熟练调用OpenAI、Anthropic或国内大厂的API。 向量数据库：精通 Milvus, Pinecone, ChromaDB 等，是构建RAG应用的核心。 全栈能力：具备一定的前端/后端开发知识，能独立完成产品闭环。 顶级提示工程师：能将复杂业务需求转化为高效的Prompt。 🍃 树冠：软素质与前瞻视野 (Soft Skills & Vision) 这些软实力决定了你的职业天花板。 终身学习能力：领域知识半衰期极短，每天都有新论文、新框架，不学习就会被淘汰。 批判性思维：不迷信模型输出，能识别模型的偏见、幻觉和局限性。 沟通与协作：能将复杂技术原理清晰地讲给非技术人员听。 产品与商业嗅觉：思考技术如何为业务创造价值。 AI伦理与安全：对数据隐私、模型偏见、内容安全有深刻的认识。 总结： 这个技能树就像一个金字塔模型，底层基础决定了你的稳定性和高度，核心技术是你的立身之本，专业方向是你创造价值的出口，而软素质则是在这个日新月异的领域中持续航行的罗盘。祝您在这条激动人心的道路上不断成长！