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本文详细记录了大模型/LLM岗位的三场面试全过程，涵盖自我介绍、论文讲解、核心技术问题（Transformer感受野、位置编码、过拟合与欠拟合、DPO与SFT区别等）及编程题（岛屿数量、二叉树右视图、股票利润等）。还提供项目提升和面试辅导联系方式，是一份全面的大模型岗位面试指南，对求职者具有重要参考价值。

一面

1、自我介绍

2、讲述论文内容和细节

3、对于模型训练过程中，如果出现样本标签数据分布极其不均衡，通常会采取什么方法来解决问题

4、transformer的感受野encoder中是可以看到所有的token的，你认为感受野越大越好还是越小越好

5、位置编码：sin cos，正余弦，bert可学习位置编码，rope相比于正余弦编码的优势

6、欠拟合和过拟合定义，通常如何解决？

7、transformer的位置编码的基底是10000，为什么设置10000

8、手撕：岛屿的数量

二面

1、自我介绍

2、讲述论文内容和细节

3、是否了解过多模态大模型，简单讲一下了解的多模态大模型

4、dpo 和sft的区别，可以先dpo后sft吗？

5、如何处理reward hacking？

6、dpo如果应用在第一轮对话中应该怎样做，你会如何构造这个数据集合？

7、手撕hot100：二叉树的右视图

三面

1、自我介绍

2、实习产出介绍，实习中最有意思和最具挑战的部分是什么？特征通常情况下如何选择？

3、代码题：股票利润+冷冻期

4、LLM的未来发展以及优化方向+反问

如何学习AI大模型？

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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。

👉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。

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