Основа современного образования в области ИИ часто страдает от зависимости от высокоуровневых обёрток. Многие специалисты считают, что владение требует лишь последовательного вызова методов API или совершенствования синтаксиса промптов. Однако настоящая инженерия моделей больших языковых моделей требует выхода за рамки этих абстракций для понимания подархитектурной механики тензоров и математических основ, которые позволяют оптимизировать работу на аппаратном уровне и решать сложные задачи отладки.

1. Ключевой вопрос мастерства

Является ли инженерия моделей больших языковых моделей просто «инженерией промптов» или она требует всестороннего понимания исчисления и архитектурной эволюции, которая её создала? Зависимость исключительно от API ограничивает возможности при сбоях систем, особенно во время:

• взрывы градиентовв пользовательских циклах обучения.
• перехода от монолитных облачных архитектур к локализованным, эффективным микросервисам.
• оптимизации на аппаратном уровне для низкой задержки вывода.

2. Математическая основа

Чтобы выйти за рамки ошибки использования API, инженер должен основывать свою практику на четырёх краеугольных камнях:

• Линейная алгебра:умножение матриц и разложение на собственные значения для высокоразмерных векторных пространств.
• Многомерное исчисление:понимание обратного распространения и потока градиентов.
• Теория вероятностей и статистика:управление стохастическими результатами и выравниванием после обучения.
• Теорема универсальной аппроксимации:признание того, что хотя одна скрытая слой может аппроксимировать любую функцию, реальная проблема заключается в обобщении и избежании проблемы исчезновения градиентов.