【AI大模型面试】大模型集成学习：从基础到高级，一篇搞定，值得收藏

最新推荐文章于 2025-11-26 15:49:07 发布

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大模型集成方法

集成学习是机器学习领域的重要研究方向之一，它是一种通过构建并结合多个学习器来解决单一问题的机器学习范式。这种方法的核心思想是通过组合多个模型的预测结果，以提升整体预测性能。集成学习通常能够显著提升模型的准确性和健壮性。通过组合多个模型，集成学习能够减少过拟合，降低模型的方差，从而在多种数据集上实现更好的泛化能力。

集成方法分类

输出集成

由《Exchange-of-Thought: Enhancing Large Language Model Capabilities through Cross-Model Communication》论文中提出的概念，如下图所示，一个模型可以借鉴其他模型的推理和思考过程，从而更好地解决问题。这可以提升模型的性能和准确性。

概率集成

概率集成与传统的机器学习融合相似，其中一种常见的策略是对模型预测的logits结果进行平均处理。大模型的概率集成可以在Transformer的词表输出概率层次进行融合。然而，需要注意的是，这样的操作要求其融合的多个原始模型的词表保持一致。

可以形式化地表示为：

给定个模型，其logits输出为，且所有（词表一致），则Logits平均集成可表示为：

混合专家模型（MoE）

作为集成学习领域的一种先进方法，MoE凭借其特有的稀疏化处理和分布式路由机制，在大模型时代资源消耗巨大的背景下熠熠生辉。

专家模型（Expert Models）

这种方法与集成学习有相似之处，其核心是为由众多独立专家网络构成的集合体创立一个协调融合机制。在这样的架构下，每个独立的网络（通常被称为"专家"）负责处理数据集中的特定子集，并且专注于特定的输入数据区域。这种子集可能偏向于某种话题、某种领域、某种问题分类等，并不是一个显式的概念。

门控网络（Gating Network / Router Network）

面对不同的输入数据，一个关键的问题是系统如何决定由哪个专家来处理。门控网络（Gating network）也叫做路由（Router）就是为解决这一问题而设计的，它通过动态分配权重来确定各个专家的工作职责。在整个训练过程中，这些专家网络和门控网络会同步进行训练，并且这个过程是自动进行的，并不需要显式地手动操控。

MoE嵌入到Transformer中，用稀疏激活的"专家"子网络替代原有Transformer中前馈网络（FFN）层，从而在几乎不增加计算量的前提下，大幅扩展模型容量。用"稀疏激活的多个FFN专家"替换"单个Dense FFN"，让模型"看起来很大，实际算得很少"。

DeepSeekMoE创新

2025年初，DeepSeek火出了圈。凭借DeepSeek-V3与DeepSeek-R1的创新技术和卓越表现，DeepSeek迅速成为了行业内外的焦点。并且发表了论文《DeepSeekMoE: Towards Ultimate Expert Specialization in Mixture-of-Experts Language Models》，公布了其DeepSeekMoE的架构，如下图所示：

上图展示了DeepSeek在传统混合专家模型（MoE）架构（a）基础上进行的两项关键改进（b）和（c）：

**(a) 传统MoE架构：**该模块包含N个前馈网络（FFN）专家，每个专家擅长处理不同类型的数据特征。通过路由机制，系统根据输入特性动态选择K=2个最相关的专家进行处理，而非激活全部专家。模型总参数量由所有专家参数累加而成，而实际计算时仅使用被激活专家的参数。

(b) 专家细粒度化：DeepSeek将原有N个专家进一步细分为m×N个微型专家，每个专家的隐藏层维度相应缩减至原来的1/m。在保持总参数量和激活参数量不变的前提下，通过激活m×K个微型专家，使模型能够以更精细的方式组合专家能力，增强了对复杂特征的适配灵活性。图中m设置为2，K为2。

© 共享专家：该设计将专家划分为共享专家和路由专家两类。共享专家会处理所有输入数据，无需经过路由筛选，负责提取数据的通用特征；而路由专家则通过路由模块计算输入与各专家的匹配度，仅对最相关的数据进行处理。最终将两类专家的输出结果融合，形成模块的最终输出。这种架构使模型既能学习数据的共性特征，又能捕捉特异性模式，从而显著提升模型的泛化能力和场景适应性。

普通人如何抓住AI大模型的风口？

为什么要学AI大模型

当下，⼈⼯智能市场迎来了爆发期，并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能（AGI）为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI+ ”战略，为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会，⼈才缺⼝将达 400 万！

DeepSeek问世以来，生成式AI和大模型技术爆发式增长，让很多岗位重新成了炙手可热的新星，岗位薪资远超很多后端岗位，在程序员中稳居前列。

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与此同时AI与各行各业深度融合，飞速发展，成为炙手可热的新风口，企业非常需要了解AI、懂AI、会用AI的员工，纷纷开出高薪招聘AI大模型相关岗位。
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AI大模型开发工程师对AI大模型需要了解到什么程度呢？我们先看一下招聘需求：

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知道人家要什么能力，一切就好办了！我整理了AI大模型开发工程师需要掌握的知识如下：

大模型基础知识

你得知道市面上的大模型产品生态和产品线；还要了解Llama、Qwen等开源大模型与OpenAI等闭源模型的能力差异；以及了解开源模型的二次开发优势，以及闭源模型的商业化限制，等等。

了解这些技术的目的在于建立与算法工程师的共通语言，确保能够沟通项目需求，同时具备管理AI项目进展、合理分配项目资源、把握和控制项目成本的能力。

产品经理还需要有业务sense，这其实就又回到了产品人的看家本领上。我们知道先阶段AI的局限性还非常大，模型生成的内容不理想甚至错误的情况屡见不鲜。因此AI产品经理看技术，更多的是从技术边界、成本等角度出发，选择合适的技术方案来实现需求，甚至用业务来补足技术的短板。

AI Agent

现阶段，AI Agent的发展可谓是百花齐放，甚至有人说，Agent就是未来应用该有的样子，所以这个LLM的重要分支，必须要掌握。

Agent，中文名为“智能体”，由控制端（Brain）、感知端（Perception）和行动端（Action）组成，是一种能够在特定环境中自主行动、感知环境、做出决策并与其他Agent或人类进行交互的计算机程序或实体。简单来说就是给大模型这个大脑装上“记忆”、装上“手”和“脚”，让它自动完成工作。

Agent的核心特性

自主性： 能够独立做出决策，不依赖人类的直接控制。

适应性： 能够根据环境的变化调整其行为。

交互性： 能够与人类或其他系统进行有效沟通和交互。

对于大模型开发工程师来说，学习Agent更多的是理解它的设计理念和工作方式。零代码的大模型应用开发平台也有很多，比如dify、coze，拿来做一个小项目，你就会发现，其实并不难。

AI 应用项目开发流程

如果产品形态和开发模式都和过去不一样了，那还画啥原型？怎么排项目周期？这将深刻影响产品经理这个岗位本身的价值构成，所以每个AI产品经理都必须要了解它。

看着都是新词，其实接触起来，也不难。

从0到1的大模型系统学习籽料

最近很多程序员朋友都已经学习或者准备学习 AI 大模型，后台也经常会有小伙伴咨询学习路线和学习资料，我特别拜托北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位的鲁为民老师（吴文俊奖得主）
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给大家准备了一份涵盖了AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频 全系列的学习资料，这些学习资料不仅深入浅出，而且非常实用，让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。

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适学人群

应届毕业生‌： 无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。

零基础转型‌： 非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界‌。

业务赋能突破瓶颈： 传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型‌。
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AI大模型系统学习路线

在面对AI大模型开发领域的复杂与深入，精准学习显得尤为重要。一份系统的技术路线图，不仅能够帮助开发者清晰地了解从入门到精通所需掌握的知识点，还能提供一条高效、有序的学习路径。

基础篇，包括了大模型的基本情况，核心原理，带你认识了解大模型提示词，Transformer架构，预训练、SFT、RLHF等一些基础概念，用最易懂的方式带你入门AI大模型
进阶篇，你将掌握RAG，Langchain、Agent的核心原理和应用，学习如何微调大模型，让大模型更适合自己的行业需求，私有化部署大模型，让自己的数据更加安全
项目实战篇，会手把手一步步带着大家练习企业级落地项目，比如电商行业的智能客服、智能销售项目，教育行业的智慧校园、智能辅导项目等等