深度学习和机器学习框架：熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架是基础，因为LLM的训练和部署通常依赖这些工具。
自然语言处理（NLP）：了解NLP的基本概念和方法，如词嵌入、序列到序列模型、注意力机制等。
Transformer架构：LLM大多基于Transformer架构，因此理解其原理和变体非常重要。
并行计算和分布式系统：由于LLM的规模巨大，需要在多GPU或分布式系统上进行训练，因此并行计算知识是必要的。
云计算平台：了解如何在云平台上部署和管理LLM，如AWS(Amazon SageMaker)、Google Cloud或Azure。
数据预处理和增强：掌握数据清洗、预处理、增强等技能，以便为LLM提供高质量的训练数据。
向量数据库：LLM应用中常用向量数据库来存储和检索知识，如Milvus、Pinecone等。
API开发：理解如何开发和调用RESTful API，因为LLM通常作为API服务提供。
前端和后端开发：了解JavaScript、HTML、CSS以及至少一种后端语言（如Python、Java）和框架（如Django、Spring Boot）。
LLM编程框架：熟悉如LangChain这样的框架，它们提供了构建LLM应用的工具和库。
监控和优化：了解如何监控模型性能和系统资源，并进行必要的优化。
多模态处理：如果LLM公司还涉及图像、视频或音频处理，你可能需要了解相关的多模态技术。
伦理和合规：了解与LLM相关的伦理问题和数据合规性要求。
持续学习：AI领域变化迅速，持续学习新技术和算法是非常重要的。