阿里云认证大模型需要掌握哪些内容？

阿里云认证大模型考试需掌握的核心内容涵盖技术基础、平台操作、应用开发、系统优化及安全合规五大方面，具体如下：

大模型技术基础：需深入理解大模型的基本概念、技术特点、分类及应用场景，包括大语言模型、多模态大模型的基础架构与核心技术，以及模型演进、核心算法、参数调整与优化策略。

阿里云大模型平台操作：需熟悉阿里云大模型服务的产品功能、优势及典型应用场景，掌握大模型服务的部署、调用与监控方法，如通过OpenAI API、LlamaIndex等工具调用大模型，并理解基本API参数（如model、temperature、top_p等）的作用与配置技巧。

大模型应用开发：需具备利用大模型创建算法应用的能力，理解大模型的适用场景，并进行大模型算法实验，如批量对员工咨询做意图分类、用大模型做文档审阅、实现针对问题的自动文档修订等。

系统优化与评测：需掌握大模型系统的性能瓶颈和优化方法，如参数调整、资源分配等，能够持续优化大模型系统的性能和稳定性。同时，需理解RAG系统的评测方法与RAGAS指标体系，对检索增强的能力做自动化评测。

安全与合规：需了解大模型应用的安全风险、防护措施及数据保护知识，确保模型部署符合行业规范，如数据加密、访问控制、内容安全审核等。