大模型面试精华

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1 前言

    1.1  大模型的发展历史

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    1.2  Hugging Face简介

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    1.3  大模型技术总览

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    1.4  GPT模型的发展历程

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    1.5  BERT和GPT之战

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2 Transformer技术

    2.1  词嵌入技术简介

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    2.2  Seq2Seq与Attention简介

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    2.3  Transformer简介

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    2.4  Transformer十大面试题1

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    2.5  Transformer十大面试题2

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    2.6  常见的位置编码方式

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3 扩散模型与文生图

    3.1  文生图原理介绍

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    3.2  扩散模型原理介绍

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    3.3  扩散模型与文生图

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4 大模型核心技术

    4.1  预训练模型的定义与应用

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    4.2  思维链技术的研究与分析

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    4.3  大模型的重复问题

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    4.4  LoRA的诞生背景

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    4.5  LoRA的数学原理

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    4.6  LoRA的核心考点

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    4.7  模型压缩的基础问题

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    4.8  知识蒸馏常见考题

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    4.9  模型量化常见考题

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    4.10  大模型的剪枝问题

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    4.11  大模型幻觉和马赛克记忆

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5 大模型与强化学习

    5.1  大模型与强化学习

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    5.2  强化学习面试要点

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    5.3  RLHF核心考题

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    5.4  RLHF的挑战

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    5.5  GRPO入门介绍

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6 预训练与监督微调

    6.1  预训练技术简介

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    6.2  监督微调技术简介

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