6 天大模型面试速通指南
Day 1：大模型基础
核心三要素：参数规模、训练数据、计算资源
预训练目标：自回归 (GPT)、自编码 (BERT)、混合架构 (T5)
训练技术：数据并行 vs 模型并行、混合精度训练
Day 2：Transformer 架构
注意力机制：Scaled Dot-Product 公式原理
多头注意力：多组 QKV 提升表征能力
优化变体：FlashAttention、稀疏注意力机制
Day 3：微调与对齐
微调方法：全参数微调 vs LoRA/Adapter
RLHF 三阶段：SFT→Reward Model→PPO
DPO 技术：直接偏好优化的优势
Day 4：多模态模型
经典架构：CLIP 图文对齐、BLIP-2 视觉语言桥接
生成模型：Stable Diffusion 扩散原理
模态融合：跨模态特征整合技术
Day 5：推理优化
加速技术：KV Cache 缓存机制、INT8/4 量化
解码策略：Greedy/Beam Search、TopK/TopP 采样
性能优化：显存与速度的平衡方法
Day 6：前沿技术
MoE 架构：稀疏激活的专家混合模型
长文本处理：RoPE 位置编码、滑动窗口注意力
行业应用：Agent 框架、代码生成模型
面试要点
技术深度：核心概念必须透彻理解
项目经验：准备 1-2 个相关实践案例
思维方式：展示问题分析和解决能力
关键提示：每天专注 1 个模块，重点掌握面试高频问题，结合实践项目加深理解。大模型面试注重基础理论 + 工程实践 + 创新思维的综合能力。
#大模型面试 #机器学习 #计算机 #ai大模型面试 #langchain #agent #大模型微调 #大模型入门 #面试题 #大模型
Day 1：大模型基础
核心三要素：参数规模、训练数据、计算资源
预训练目标：自回归 (GPT)、自编码 (BERT)、混合架构 (T5)
训练技术：数据并行 vs 模型并行、混合精度训练
Day 2：Transformer 架构
注意力机制：Scaled Dot-Product 公式原理
多头注意力：多组 QKV 提升表征能力
优化变体：FlashAttention、稀疏注意力机制
Day 3：微调与对齐
微调方法：全参数微调 vs LoRA/Adapter
RLHF 三阶段：SFT→Reward Model→PPO
DPO 技术：直接偏好优化的优势
Day 4：多模态模型
经典架构：CLIP 图文对齐、BLIP-2 视觉语言桥接
生成模型：Stable Diffusion 扩散原理
模态融合：跨模态特征整合技术
Day 5：推理优化
加速技术：KV Cache 缓存机制、INT8/4 量化
解码策略：Greedy/Beam Search、TopK/TopP 采样
性能优化：显存与速度的平衡方法
Day 6：前沿技术
MoE 架构：稀疏激活的专家混合模型
长文本处理：RoPE 位置编码、滑动窗口注意力
行业应用：Agent 框架、代码生成模型
面试要点
技术深度：核心概念必须透彻理解
项目经验：准备 1-2 个相关实践案例
思维方式：展示问题分析和解决能力
关键提示：每天专注 1 个模块，重点掌握面试高频问题，结合实践项目加深理解。大模型面试注重基础理论 + 工程实践 + 创新思维的综合能力。
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