阿里云大模型证书考试内容

阿里云大模型证书考试内容围绕大模型技术与应用展开，涵盖基础理论、工具使用、实践操作及行业应用等多个方面，具体可分为以下核心模块：

1. 大模型基础与工具使用

考试要求掌握大模型的基本概念、技术特点及分类，理解其核心架构与原理。同时需熟悉阿里云提供的大模型服务（如通义千问）及其API调用方法，包括参数配置（如temperature、top_p等）和批量生成与流式生成技术。此外，还需掌握PyTorch/TensorFlow等深度学习框架及Python编程基础，以支持模型训练与优化。

2. 提示词工程与算法应用

提示词工程是考试重点，需理解提示词框架（如要素、分隔符、模板）及系统角色提示词的作用，能够构建有效的提示词以优化模型输出。同时需具备利用大模型创建算法应用的能力，例如通过大模型进行文档审阅、意图分类或自动文档修订等场景实验。

3. 检索增强与系统优化

考试涉及RAG（检索增强生成）技术的核心要素，包括文件解析、文本切片、段落召回与重排序等。需掌握RAG召回优化方法（如句子窗口检索、自动合并检索）及更贴近实战的优化技巧（如文本解析优化、标题改写、表格内容增强）。此外，还需理解系统性能瓶颈与优化方法，能够通过参数调整、资源分配等手段提升模型运行效率。

4. 安全与伦理合规

考试要求了解大模型应用的安全风险（如数据泄露、模型攻击）及防护措施，掌握数据保护与模型保护技术。同时需关注伦理问题，确保技术合规使用，避免偏见或歧视性输出。

5. 多模态与行业应用

高级认证（如ACP）可能涉及多模态技术（如CLIP图文检索）及行业解决方案设计，例如结合金融、医疗等领域需求开发定制化应用。