（1）大模型架构综述与数学基础：了解大模型的技术演进脉络（从统计语言模型到神经概率模型，再到Transformer架构）。掌握大模型的核心定义与分类标准：仅编码器架构（BERT）、仅解码器架构（GPT系列）、编码器-解码器架构（T5、BART）的设计理念与适用场景差异。回顾模型搭建所需的数学基础：矩阵微积分、概率图模型、信息论、优化理论在大模型中的应用。
（2）词元化与嵌入表示：深入理解词元化（Tokenization）的核心技术，学习BPE（字节对编码）、WordPiece、Unigram等子词分割算法的原理与实现。掌握词嵌入（Word Embedding）的数学本质，对比静态嵌入（Word2Vec、GloVe）与上下文嵌入的差异。实现从零构建词元化器和嵌入层，理解嵌入矩阵的初始化与训练机制。学习位置编码（Positional Encoding）的设计思想：正弦编码、可学习编码、旋转位置编码（RoPE）的数学原理与实现。
（3）Transformer核心组件从零实现：深入解析Transformer架构的每个核心组件，从零实现自注意力机制（Self-Attention）的数学计算过程，包括Q、K、V矩阵的生成、注意力分数计算、Softmax归一化。掌握多头注意力（Multi-Head Attention）的并行计算机制与拼接投影方法。实现前馈网络（FFN）、层归一化（LayerNorm）、残差连接（Residual Connection）等组件的底层代码。通过单元测试验证各模块的正确性。
（4）仅编码器架构（Encoder-only）深度解析：掌握BERT类模型的架构特点与设计哲学。深入理解双向编码器的预训练任务：掩码语言建模（MLM）、下一句预测（NSP）的实现机制。学习仅编码器架构在自然语言理解任务（文本分类、序列标注、问答系统）中的应用。从零搭建小型BERT模型，分析其在句子表示学习中的特性。
（5）仅解码器架构（Decoder-only）深度解析：掌握GPT系列模型的架构演进与技术特点。深入理解自回归生成机制、因果掩码（Causal Mask）的实现原理。学习仅解码器架构在自然语言生成任务中的应用。从零搭建小型GPT模型，掌握KV缓存（KV Cache）的优化原理与实现。分析不同规模（1.5B、7B、13B）模型的参数量分布与性能特征。
（6）编码器-解码器架构深度解析：掌握T5、BART等模型的统一框架设计。深入理解交叉注意力（Cross-Attention）机制在编码器与解码器之间的信息传递作用。学习序列到序列（Seq2Seq）模型在机器翻译、摘要生成等任务中的应用。从零搭建小型T5模型，对比分析其与仅编码器/仅解码器架构的性能差异。
（7）混合专家模型（MoE）与稀疏激活：了解混合专家模型（Mixture-of-Experts）的核心原理与发展演进。掌握稀疏激活专家网络的动态路由机制，学习门控网络（Gating Network）的设计与负载均衡策略。实现小型MoE层，分析专家数量对模型性能和计算效率的影响。了解MoE在大规模模型（如Mixtral 8x7B）中的应用。
（8）模型参数量计算与分析：掌握大模型参数量的精确计算方法，包括嵌入层、注意力层、前馈网络、层归一化等各部分的参数分布。学习计算FLOPs（浮点运算次数）的方法论，理解训练和推理阶段的算力需求分析。实现模型参数量分析工具，对比不同架构、不同规模模型的参数量分布特征。掌握根据硬件资源（显存、内存）估算最大可训练模型规模的方法。
（9）注意力机制可视化与可解释性分析：深入理解注意力机制的内部工作原理。学习注意力权重可视化技术，分析不同层、不同注意力头关注的语言模式差异。掌握特征重要性分析方法，识别关键注意力头对模型输出的影响。实现注意力模式分析工具，通过具体案例（如代词消解、长距离依赖）验证模型的行为特性。
（10）模型复杂度与效率分析：掌握大模型的时间复杂度与空间复杂度分析方法。学习注意力机制的计算复杂度优化技术：稀疏注意力、滑动窗口注意力、FlashAttention的原理与实现。分析不同序列长度下的显存占用与推理延迟特征。实现模型效率基准测试工具，对比不同架构在实际硬件上的性能表现。
（11）模型初始化与训练稳定性分析：深入理解参数初始化对模型训练的影响，学习Xavier初始化、Kaiming初始化等方法的数学原理。掌握梯度消失与梯度爆炸问题的诊断方法，分析层归一化、残差连接在稳定训练中的作用。学习损失函数曲线分析方法，识别训练过程中的异常波动。实现梯度范数监控工具，通过可视化手段分析训练稳定性。
（12）综合项目实战：结合所学知识，完成一个完整的大模型框架搭建与分析项目。从零实现一个微型Transformer模型（如参数量100M级别），完成模型训练、参数量分析、复杂度计算、注意力可视化、效率基准测试的全流程。形成规范的模型分析报告，深入剖析模型架构设计选择对性能的影响。通过该项目掌握大模型从理论到实践、从搭建到分析的完整工程能力。
