最全面的AI大模型面试题集合,存一下吧很难找全的！
节前，我们组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、今年参加社招和校招面试的同学。
针对大模型技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备面试攻略、面试常考点等热门话题进行了深入的讨论。
AI 大模型技术经过2023年的狂飙，2024年必将迎来应用的落地，对 IT 同学来讲，这里蕴含着大量的技术机会，越来越多的企业开始招聘 AI 大模型岗位。
本文梳理了 AI 大模型开发技术的面试之道，从 AI 大模型基础面、AI 大模型进阶面、LangChain 开发框架面、向量数据库面等不同知识维度，试图找到一个共同的面试速成模式，希望对 IT 同学有所助益。
🔥大模型-增量预训练面
✅1. 为什么要增量预训练？
✅2. 进行 增量预训练 需要做哪些准备工作？
✅3. 增量预训练 所用 训练框架？
✅4. 增量预训练 训练流程 是怎么样？
✅5. 增量预训练 一般需要多大数据量？
✅6. 增量预训练 过程中，loss 上升正常么？
✅7. 增量预训练 过程中，lr 如何设置？
✅8. 增量预训练 过程中，warmup_ratio 如何设置？
✅9. warmup 的步数对大模型继续预训练 是否有影响？
✅10. 学习率大小对大模型继续预训练 后 上下游任务影响？
✅11. 在初始预训练中使用 Rewarmup 对大模型继续预训练性能影响？
🔥大模型-蒸馏面
✅1、知识蒸馏和无监督样本训练？
✅2、对知识蒸馏知道多少，有哪些改进用到了？
✅3、谈一下对模型量化的了解？
✅4、模型压缩和加速的方法有哪些？
✅5、你了解的知识蒸馏模型有哪些？
🔥大模型-推理加速面
✅1、当前优化模型最主要技术手段有哪些？
✅2、推理加速框架有哪一些？都有什么特点？
✅3、vLLM的功能有哪些？
✅4、vLLM的优缺点？
✅6、vLLM离线批量推理？
✅7、vLLM API Server？
✅8、介绍一下Text generation inference？
✅9、Text generation inference的功能有哪些？
✅10、Text generation inference的优缺点？
🔥大模型-框架
🔥大模型-微调
🔥大模型-基础大模型面
🔥大模型-分布式训练
🔥大模型-Agent
🔥大模型-RAG
大模型&AI产品经理如何学习
求大家的点赞和收藏，我花2万买的大模型学习资料免费共享给你们，来看看有哪些东西。
1.学习路线图
第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
2.视频教程
网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我自己整理的大模型视频教程，上面路线图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。
（都打包成一块的了，不能一一展开，总共300多集）
因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方图片前往获取
3.技术文档和电子书
这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档，有几百本，都是目前行业最新的。
4.LLM面试题和面经合集
这里主要整理了行业目前最新的大模型面试题和各种大厂offer面经合集。
👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集
👉获取方式：
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