数学基础：深入理解线性代数、概率论、统计学和微积分等基础数学知识，这些是构建和理解AI大模型的重要基石。

算法原理：掌握深度学习的基本概念和算法，如反向传播算法、梯度下降优化算法等，这些算法是训练和优化AI大模型的关键。

模型架构设计：学习各种经典的深度学习模型架构，如Transformer、BERT、GPT等，理解它们的原理、优缺点和适用场景。

数据采集与清洗：了解如何采集和清洗大规模数据，为AI大模型的训练提供高质量的输入。

数据标注：学习数据标注的方法和工具，确保数据能够准确地反映真实世界的特征。

计算资源分配：充分利用GPU和云计算平台等计算资源，加速AI大模型的训练过程。

参数调优：选择合适的学习率、优化算法和正则化方法对模型进行参数调优，以提高模型的性能。

自监督学习：在无监督的情况下利用大规模无标注数据进行训练，提高模型的泛化能力和效率。

自然语言处理：学习如何使用AI大模型进行文本生成、机器翻译、问答系统等自然语言处理任务。