学习课程大纲：大型语言模型全栈专家

阶段一：基础理论与架构（奠基：理解大模型的工作原理）

模块 核心内容 关键知识点（引用来源） 目标技能
M1：深度学习基础 理解神经网络、训练机制及Transformer核心原理。 1. 神经网络概念入门，梯度下降。 2. 反向传播的微积分原理。 3. Transformer架构可视化介绍（GPT模型，注意力机制）。 掌握深度学习基础，理解Transformer作为LLM技术基座的地位。
M2：数据工程与质量管理 掌握高质量数据的收集、处理和筛选策略。 1. 数据层：包括搜集金融/专业领域的大量数据集（如公司公告、研报、金融新闻）。 2. 指令数据构建：理解金融指令集的作用（适应专业性、增强计算和规范理解）。 3. 数据筛选原则：保证数据质量和多样性，参考LIMA的工作（“少即是多”的质量原则），或MoDS的质量筛选方法。 能够构建高质量、多样化的指令数据集，理解数据对模型训练成功的核心作用。

阶段二：核心技术与模型对齐（进阶：从基座到智能助手）

模块 核心内容 关键知识点（引用来源） 目标技能
M3：领域适配与微调技术 掌握使模型适应特定领域（如金融）的训练方法，实现模型理解金融语境。 1. 指令微调（SFT）：通过有监督的参数微调，增强模型的泛化能力和用户意图理解。 2. 参数高效微调（PEFT）：学习LoRA、LoRAMoE等方法，在少资源情况下达成高效训练。 3. MoE架构：了解混合专家模型的基本设计（路由机制、专家网络），及其在模型训练中的应用（如LoRAMoE）。 成为算法侧人才，掌握大模型训练调优、自然语言处理等深度学习技术。
M4：模型对齐（Alignment）与强化学习 确保模型行为符合人类价值观、意图和安全规范。 1. 对齐目标：能力增强、精准可控、安全可靠。 2. 基于人类反馈的强化学习（RLHF）：步骤包括SFT、训练奖励模型（RM）、使用强化学习（如PPO）更新语言模型。 3. 直接偏好优化（DPO）：了解替代RLHF的更高效偏好学习算法。 4. 超级对齐（Superalignment）：应对AI能力超越人类后难以评估的任务的挑战。 能够运用对齐技术，使模型在复杂任务上表现更佳，并符合人类期望。
M5：提示工程（Prompt Engineering） 掌握通过非参数方式激发模型潜能的方法。 1. 上下文学习（In-Context Learning）：零次/少次学习，即通过在输入中提供任务描述和示例来引导模型。 2. 复杂推理提示：思维链（CoT）、思维树（ToT）、思维图（GoT）等逐步规划和执行方法。 3. 幻觉抑制提示：使用时空维度限定、置信度声明、植入反幻觉检测机制等对抗性提示策略。 掌握高级提示技巧，用于激发模型潜藏的规划能力和推理能力。

阶段三：应用落地与可靠性保障（实战：从英雄到系统架构师）

模块 核心内容 关键知识点（引用来源） 目标技能
M6：幻觉检测与治理 识别、验证并减少大模型产生虚假信息的风险。 1. 幻觉产生原因：模型在不确定情况下过度自信。 2. 治理策略：诚实导向的微调、使用强化学习设计针对幻觉的奖励分数、对比解码。 3. 验证与编辑（VE）：利用自一致性（Self-Consistency）筛选不确定样本，并通过外部检索和推理链编辑来修正答案。 能够将幻觉治理技术集成到应用框架中，提高模型的事实性。
M7：检索增强生成（RAG） 结合外部知识库，增强模型对实时性和专业知识的掌握能力。 1. RAG流程：查询扩展与改写（如HyDE、后退提示）、多路召回（向量相似度、全文检索）。 2. 检索知识库：包括行情类、投教百科知识、专业内容（研报）等，需及时更新。 3. RAG评估框架：Ragas评估指标，包括忠诚度（Faithfulness）、答案相关性、上下文召回率、上下文精度。 能够设计、优化和评估RAG系统，解决大模型长尾知识处理不足的问题。
M8：模型部署与架构优化 确保模型在金融等高要求场景下能高效运行。 1. 部署优化：模型量化、请求批处理、内存管理。 2. 金融应用系统：模型部署层需要考虑在特定硬件下提高推理效率，保障实时性。 3. 人才要求：成为架构侧人才，需要掌握Web开发、分布式部署、数据安全等计算机技术。 能够高效、安全地部署大型模型，并进行推理优化。

阶段四：跨学科应用与高阶能力（英雄：复合型创新者）

模块 核心内容 关键知识点（引用来源） 目标技能
M9：金融行业大模型实践 将LLM技术应用于金融市场分析、投研和业务决策。 1. 金融知识要求：涵盖金融、经济、会计等基础理论，以及证券、基金、保险等行业应用知识。 2. 应用案例：投研场景中通过自动化采集和多模态理解，协助分析师高效解读研报和资讯。 3. 模型评估：使用行业评测基准，如FinEval（涵盖金融、经济、会计、证书四大领域）和Fin-Eva（评估认知、知识、逻辑、生成、安全五大能力）。 成为应用侧人才，将大模型技术与广泛的金融领域知识相结合，提供应用解决方案。
M10：智能体（Agent）与复杂规划 掌握高级的自主决策和多步任务处理能力。 1. 智能体结构：具备自主性、反应性、社会性、主动性。通过计划、记忆和行动三个模块实现目标。 2. 计划模块：包括任务分解和模型自我反思（Self-reflection），借鉴人类处理复杂任务的方式。 3. 应用框架：掌握如4E框架（策划、执行、表达、评价），用于处理复杂金融问题（例如分析巴菲特减持比亚迪）。 4. 科研智能体：了解LLM作为科学发现中的工具、分析师和科学家的角色。 能够设计和实现具备复杂推理、规划和自我修正能力的智能体系统。

英雄总结：复合型人才的要求

本课程大纲旨在培养金融+大模型复合人才。成功完成课程后，学员应具备以下复合型能力：

  • 金融领域知识： 深入了解金融市场运作机制、金融产品和风险管理等业务需求。
  • 算法技能（训练调优）： 掌握大模型训练调优、自然语言处理等深度学习技术。
  • 应用能力（抽象建模）： 能够将LLM技术应用于具体的实际金融业务场景，具备较强的抽象建模与应用能力。

如同金融领域通过知识深度分级（从L1记忆到L5创造）来衡量知识掌握程度一样，该课程的目标是让学员从零基础（L1）成长为具备创造性应用和综合解决复杂问题能力（L4/L5）的大模型专家。