一文解析大模型算法知识体系：LoRA、QLoRA、RLHF，PPO，DPO，Flash Attention及增量学习

随着大模型的飞速发展，在短短一年间就有了大幅度的技术迭代更新，从LoRA、QLoRA、AdaLoRa、ZeroQuant、Flash Attention、KTO、蒸馏技术到模型增量学习、数据处理、开源模型的理解等，几乎每天都有新的发展。作为算法工程师，面对如此飞快的技术迭代，是否感觉到自己的学习步伐有点跟不上技术的发展？而且对这些新兴技术的理解仅仅停留在应用层面上，实际上对背后的原理没有具体剖析过？目前很多传统IT开发工程师已经在学习Agent开发和大模型微调技术，随着大模型能力的持续提升，在未来1-2年里，掌握了大模型开发+微调技术的传统IT工程师们，很大概率会替代掉一大部分传统的算法工程师。如果希望在大模型赛道上持续保持竞争壁垒，不被替代，继续在高薪的算法岗位上奋斗，那么对微调、预训练、模型部署，不同开源大模型底层的区别等各类 ………………………………