LLM学习的「阶梯地图」（一）

   01 引言

当 Transformer 架构像一把钥匙打开深度学习的新大门，大语言模型（LLM）已从实验室走向产业落地。但对多数人而言，从基础概念到架构选型的学习之路，常像在参数森林里迷路 —— 哪些是必须掌握的核心原理？不同模型架构的取舍背后藏着怎样的逻辑？

本LLM系列文章选自腾讯云架构师技术同盟成员羚羊工业互联网股份有限公司 高级系统架构师 宋国磊。宋老师为开发者搭建了一条由浅入深的学习路径。

先看《基础概念篇》，把神经网络的学习过程、自注意力机制的工作原理拆解得很清楚，也详细说明了预训练和微调之间的区别，能帮你搞懂模型从通用能力到专项能力的转变逻辑。

再读第二篇《核心技术之架构模式》，文中对比了稠密模型和 MoE 架构，分析了前者全参数激活与后者专家分工的不同特点，让你明白为何有的模型注重参数规模，有的则通过稀疏计算来提高效率。

从基础概念到架构技术，这两篇文章循序渐进，能让开发者扎实掌握 LLM 的核心知识，值得一读。

   02 LLM 系列（二）：基础概念篇

对于开发者而言，入门大模型时常会遇到困惑：基础概念繁杂，专业资料要么过于简略，要么充斥着密集的技术术语，理解起来并不容易。

这篇文章恰好能解决这些问题。它聚焦大模型的核心基础，系统讲解了模型的学习机制、注意力机制的作用、预训练与微调的区别等关键内容。

内容的呈现方式很务实，避开了冗余的理论堆砌，而是围绕开发者实际学习中会遇到的疑问展开。无论是刚接触大模型的新手，还是需要梳理基础知识点的从业者，读这篇文章都能有所收获，帮助你扎实掌握大模型的底层逻辑。

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   03 LLM系列（三)：核心技术之架构模式

在大模型的技术栈里，架构是决定性能的骨架。这篇文章聚焦大模型的两种核心架构：稠密架构靠全参数激活实现稳定输出，却受限于计算成本；MoE 架构用稀疏计算降低消耗，却面临负载均衡的挑战。

文中拆解了 GPT-3、Mixtral 等典型模型的架构设计，对比了不同场景下的选择逻辑 —— 当业务需要强通用性时如何选稠密架构，追求高效能时如何用 MoE 优化。对开发者而言，读懂这些架构差异，就抓住了大模型落地时平衡性能与成本的关键，无论是调参优化还是方案选型，都能少走弯路。

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   04 结语

从数学原理到工程实践，从基础概念到架构抉择，这两篇文章像两级台阶，帮你在 LLM 的世界里踩稳每一步。无论你是想入门的技术新人，还是需深化认知的从业者，顺着这个脉络读下去，就能从「知其然」走到「知其所以然」，真正看懂大模型如何重塑智能的边界。

*两篇文章均选自腾讯云架构师技术同盟交流圈

   05 腾讯云架构师技术同盟交流圈介绍

架构师技术同盟交流圈是由腾讯云与海内外架构师们共建，为渴望深耕架构领域的开发者、技术专家和行业精英打造的成长型社区。交流圈聚焦于沉淀和交流一线落地实践与技术创新哲思，陪伴每一位成员在架构之路上行稳致远。这里不只是知识社区，也是你的技术成长同频圈。

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   06 卓越架构师共学计划

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