大语言模型面试知识库

LLM大语言模型面试指南

助你轻松应对AI面试挑战,系统掌握LLM核心技术。
从基础理论到实战应用,全方位提升你的竞争力。

核心模块

十大核心模块,全面覆盖LLM面试所需的关键技术和知识点

🏗️

M1 - 大模型基础与原理

深度解析Transformer原理与机制、训练目标参数、模型优化与量化、涌现能力与LLM差异

Transformer 原理与机制 训练目标 & 参数 模型优化与量化 涌现能力 & LLM差异
🔧

M2 - 微调与对齐

深入学习现代化模型微调方法,包括PEFT、LoRA、RLHF等关键技术

即将推出
📝

M3 - 提示工程

掌握高级提示工程技巧,包括CoT、Few-shot、提示注入防御等核心技能

即将推出
🧠

M4 - Agent 与多Agent系统

深入理解AI Agent概念、ReAct框架、工具使用和多Agent协作机制

即将推出
📚

M5 - RAG 与相关技术

掌握检索增强生成技术,包括Chunking、向量库评估、高级RAG方法等

即将推出
🚀

M6 - 应用开发与架构

学习构建可扩展的LLM应用架构、API设计、系统集成等实战技能

即将推出
📊

M7 - 模型评估与监控

掌握幻觉检测、基准测试、安全性评估等模型质量保证技术

即将推出
🎯

M8 - 难点与专题

深入探讨LLM领域的前沿话题和技术难点,提升高级技能

即将推出

学习模块详解

八大核心模块,循序渐进,全面掌握LLM技术栈

01

大模型基础与原理

深入理解大语言模型的核心原理和基础架构

🏗️ Transformer 原理与机制

Self-Attention机制、多头注意力、位置编码、前馈网络等核心组件详解

📊 训练目标 & 参数

预训练目标、参数规模、训练数据、计算资源等关键要素分析

⚡ 模型优化与量化

推理优化、模型压缩、量化技术、性能调优等实用方法

🌟 涌现能力 & LLM差异

涌现现象解析、不同模型架构对比、能力边界探讨

✅ 内容已完善
02

微调与对齐

掌握现代化的模型微调和对齐技术

PEFT技术 LoRA方法 RLHF对齐 指令微调
🚧 即将推出
03

提示工程

掌握高效的提示设计和优化技巧

思维链CoT 少样本学习 提示注入防御 Template设计
🚧 即将推出
04

Agent 与多Agent系统

构建智能Agent和多Agent协作系统

ReAct框架 工具使用 记忆模块 多Agent协作
🚧 即将推出
05

RAG 与相关技术

检索增强生成技术的理论与实践

文档分块 向量检索 高级RAG 评估方法
🚧 即将推出
06

应用开发与架构

构建生产级的LLM应用系统

系统架构 API设计 性能优化 部署方案
🚧 即将推出
07

模型评估与监控

建立完善的模型质量保证体系

幻觉检测 基准测试 安全评估 性能监控
🚧 即将推出
08

难点与专题

探索前沿技术和解决复杂挑战

前沿研究 技术难点 解决方案 实战案例
🚧 即将推出

开始你的LLM学习之旅

让我们一起掌握大语言模型的核心技术,在AI面试中脱颖而出! 系统化的学习路径,助你快速提升技术实力。

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