根据任务类型（如分类、回归、序列生成等），选择合适的损失函数（如交叉熵损失、均方误差损失等）和优化器（如 SGD、Adam、RMSprop 等）。学习各种类型的大模型架构和算法，如BERT、GPT、Transformer、ResNet等，理解它们的原理、优缺点和适用场景。迁移学习和模型蒸馏是训练 AI 大模型中常用的技术，理解这些技术原理和应用场景对于优化大模型的训练和部署都是非常有帮助的。理解神

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