“AI 大模型太卷了我每天用 DeepSeek 却不知道怎么在面试里答题。”“明明刷了很多题可一到面试就慌得要死。”——这是我最近听到最多的两句话。如果你是正在准备秋招同学或者是一位想转型大模型方向的工程师下面这些内容可能会让你少走很多弯路。 面试到底靠“运气”还是靠“玄学”在这个技术快速迭代的时代尤其是大模型领域许多面试者会有一种强烈的挫败感面试官一张口就是“MoE调度策略和稀疏激活”瞬间大脑放空。明明自己在公司天天用大模型 API结果一句“请你讲讲 RLHF 的实现细节”直接答不出来。ChatGPT、DeepSeek、Kimi 用得顺手但到了面试不知道怎么从“用”切换到“懂”。问题不是你不会是你没准备对。 100道高频真题击穿面试玄学——《百面大模型》这就是我为什么要推荐这本书《百面大模型》。本书收录了约百道大模型工程师常见的面试题目和解答系统、全面地介绍了与大模型相关的技术涵盖语义表达、数据预处理、预训练、对齐、垂类微调、组件、评估、架构、检索增强生成RAG、智能体、PEFT参数高效微调以及训练与推理等内容。书中通过丰富的实例、图表及代码讲解将复杂概念阐释得通俗易懂是大模型领域的一本不可多得的实用指南。本书适合对大模型和Transformer等技术感兴趣的学生、研究者和工程师阅读和参考。作者简介包梦蛟北京航空航天大学硕士美团北斗计划高级算法专家负责大众点评大模型应用落地开发曾获得Kaggle Grandmaster称号、KDD CUP 2024冠军业余时间撰写知乎专栏和公众号“包包算法笔记”全网关注数5万。刘如日北京航空航天大学硕士研究兴趣为机器学习与自然语言处理。曾以第一作者身份发表顶会论文并多次在顶会竞赛中取得冠军等优异成绩。现于美团从事大模型相关技术研究与产业应用。朱俊达北京航空航天大学硕士研究兴趣为大模型架构优化方向有多家大厂实习经历发表了多篇大模型相关论文。目录第 1章 语义表达 11.1 词向量与语义信息 11.2 溢出词表词的处理方法 61.3 分词方法的区别与影响 111.4 词向量与语义相似度 171.5 构建句子向量 191.6 预训练的位置编码 221.7 BERT的不同嵌入类型 251.8 大模型语义建模的典型架构 27第 2章 大模型的数据 312.1 大模型训练开源数据集 312.2 大模型不同训练环节与数据量 352.3 大模型数据预处理 392.4 大模型扩展法则 432.5 持续预训练与灾难性遗忘 472.6 大模型指令微调的数据筛选 49第3章 大模型的预训练 533.1 预训练与监督微调辨析 533.2 大模型的涌现能力 563.3 大模型预训练阶段的实验提效方法 583.4 大模型开发流程三阶段预训练、监督微调和强化学习 613.5 大模型训练显存计算与优化 633.6 大模型训练通信开销计算 75第4章 大模型的对齐 874.1 对齐数据构造 874.2 PPO算法 884.3 奖励模型训练 964.4 PPO稳定训练的方法 994.5 DPO算法 1034.6 DPO与PPO辨析 1054.7 其他偏好对齐方法综述 1084.8 对齐训练稳定性监测 1194.9 大模型后训练环节辨析 122第5章 大模型的垂类微调 1245.1 垂类监督微调 1245.2 后训练的词表扩充 1285.3 有效的长度外推方法 1305.4 大模型微调的损失函数 1405.5 大模型知识注入方法 144第6章 大模型的组件 1476.1 Transformer的架构 1476.2 注意力分数计算细节 1536.3 词元化算法的区别与特点 1566.4 RoPE 1606.5 ALiBi 1656.6 Sparse Attention 1696.7 Linear Attention 1736.8 多头注意力机制及其优化MHA、MQA 和GQA 1756.9 各种归一化方法 1816.10 归一化模块位置的影响——PostNorm和PreNorm 1846.11 Dropout机制 1876.12 模型训练参数初始化方法概述 190第7章 大模型的评估 1947.1 大模型的评测榜单与内容 1947.2 大模型评测的原则 1997.3 大模型的修复方法 2007.4 生成式模型的评测指标 2037.5 大模型的自动化评估 2097.6 大模型的对抗性测试 2117.7 大模型的备案流程 212第8章 大模型的架构 2178.1 因果解码器架构成为主流的原因 2178.2 大模型的集成融合方法 2208.3 MoE 226第9章 检索增强生成 2339.1 RAG的组成与评估 2339.2 RAG中的召回方法 2379.3 RAG与重排 2419.4 RAG的工程化问题 244第 10章 大模型智能体 24810.1 智能体的组成 24810.2 智能体的规划能力 25110.3 智能体的记忆模块 25510.4 智能体的工具调用 25710.5 XAgent框架 26310.6 AutoGen框架 26610.7 智能体框架实践 269第 11章 大模型PEFT 27311.1 LoRA 27311.2 PEFT方法概述 27911.3 PEFT与全参数微调 286第 12章 大模型的训练与推理 28812.1 大模型解码与采样方法综述 28812.2 大模型生成参数及其含义 29212.3 大模型训练与推理预填充阶段的加速方法——FlashAttention 29712.4 大模型专家并行训练 31712.5 大模型推理加速——PagedAttention 32112.6 大模型量化的细节 32712.7 大模型多维并行化训练策略 328第 13章 DeepSeek 33513.1 DeepSeek系列模型架构创新 33513.2 DeepSeek-R1训练流程 353参考文献 357《百面大模型》真正厉害的地方在于——它不是单纯的“背八股”而是帮你建立起一套系统的知识框架和思维逻辑。每道题都配有 背后的原理分析 面试官意图解析 答题思路拆解 延伸知识点它像一个“你身边的面试指导专家”告诉你“这题不只是问概念它其实在考你XXX底层机制是否理解。”《百面大模型》不仅能助你拿下 Offer也能成为你工作、学习过程中的「知识点速查手册」。如何系统的学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】01.大模型风口已至月薪30K的AI岗正在批量诞生2025年大模型应用呈现爆发式增长根据工信部最新数据国内大模型相关岗位缺口达47万初级工程师平均薪资28K数据来源BOSS直聘报告70%企业存在能用模型不会调优的痛点真实案例某二本机械专业学员通过4个月系统学习成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer薪资直接翻3倍02.大模型 AI 学习和面试资料1️⃣ 提示词工程把ChatGPT从玩具变成生产工具2️⃣ RAG系统让大模型精准输出行业知识3️⃣ 智能体开发用AutoGPT打造24小时数字员工熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你✔️ 大厂内部LLM落地手册含58个真实案例✔️ 提示词设计模板库覆盖12大应用场景✔️ 私藏学习路径图0基础到项目实战仅需90天第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】