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LLMs大模型算法面试完全指南
2024年大模型算法面试全面指南重磅上线！由清华校友联合整理，涵盖百川智能、百度文心、智谱AI、阿里通义等知名企业的面试真题。本资料集包括近10万字的详细解析，所有题目均附有答案，且内容持续更新中！
大模型面试资料全解
这份资料集主题讲述了大语言模型（Large Language Models, LLMs）的方方面面，从基础理论到实际应用，以下是各部分的详细介绍：
大语言模型概览
- 基本概念: 全面解析大语言模型的概念及其在智能客服、机器翻译、代码生成等。
- 主要模型: 深入解析ChatGLM和Llama系列模型的结构与特性。
大语言模型基础知识
- 关键组件: 讲解注意力机制、层归一化、位置编码和分词技术等。
- 技术详解: 通过图解和详细说明，旨在帮助大家更深入地理解模型构建的各个部分
语言模型训练数据集
- 数据集介绍: 分析适用于大语言模型训练的数据集类型及其选择标准。
分布式训练探索
- 并行技术: 详述数据并行、流水线并行、张量并行、序列并行等多种并行技术。
- Deepspeed框架: 解析Deepspeed框架的优势及其在实际中的应用。
- 问题应对: 讨论显存优化和自动并行技术等实际问题的解决方案。
有监督的模型微调
- 微调技术: 涵盖基本微调概念、Prompting技术、Adapter Tuning和Lora调整等。
- 具体案例: 介绍如ChatGLM3和Llama2模型的微调实例。
模型推理优化
- 推理方法: 包括VLLM推理、文本生成推理、Faster Transformer和TRT LLM等。
- 性能优化: 探索LLM在推理阶段的性能提升技术。
强化学习在LLM中的应用
- 应用实例: 介绍强化学习在大语言模型训练中的应用方法及其优势。
检索增强技术（RAG）
- 基本原理与应用: 讨论检索增强生成技术的工作原理及其在大模型中的实际应用。
大语言模型的评估方法
- 评估技术: 包括模型幻觉问题的识别和模型性能的综合评估技术。
大语言模型的实际应用场景
- 应用策略: 探讨大模型在实际场景中的应用，例如LangChain和思维链（COT）。
PDF 笔记资源
- 详细文档: 提供关于BERT、ChatGLM、LLAMA、分布式训练、模型微调等多个主题的详尽PDF文档。
资料获取地址
下载地址：在右边侧边栏👉
资料文件列表
├── 📁 01.大语言模型简介
| ├── 📄 01.大语言模型简介.md
| ├── 📁 1.llm概念
| | └── 📄 1.llm概念.md
| ├── 📁 chatglm系列模型
| | ├── 📄 chatglm系列模型.md
| | └── 📁 image
| └── 📁 llama系列模型
| ├── 📁 image
| └── 📄 llama系列模型.md
├── 📁 02.大语言模型基础
| ├── 📄 02.大语言模型基础.md
| ├── 📁 1.attention
| | ├── 📄 1.attention.md
| | └── 📁 image
| ├── 📁 2.layer_normalization
| | ├── 📄 2.layer_normalization.md
| | └── 📁 image
| ├── 📁 3.位置编码
| | ├── 📄 3.位置编码.md
| | └── 📁 image
| ├── 📁 4.tokenize分词
| | └── 📄 4.tokenize分词.md
| ├── 📁 4.token及模型参数
| | ├── 📄 4.token及模型参数.md
| | └── 📁 image
| └── 📁 5.激活函数
| ├── 📄 5.激活函数.md
| └── 📁 image
├── 📁 03.语言模型训练数据集
| └── 📄 03.语言模型训练数据集.md
├── 📁 04.分布式训练
| ├── 📄 04.分布式训练.md
| ├── 📁 1.显存问题
| | ├── 📄 1.显存问题.md
| | └── 📁 image
| ├── 📁 1.概述
| | ├── 📄 1.概述.md
| | └── 📁 image
| ├── 📁 2.数据并行
| | ├── 📄 2.数据并行.md
| | └── 📁 image
| ├── 📁 3.流水线并行
| | ├── 📄 3.流水线并行.md
| | └── 📁 image
| ├── 📁 4.张量并行
| | ├── 📄 4.张量并行.md
| | └── 📁 image
| ├── 📁 5.序列并行
| | ├── 📄 5.序列并行.md
| | └── 📁 image
| ├── 📁 6.多维度混合并行
| | ├── 📄 6.多维度混合并行.md
| | └── 📁 image
| ├── 📁 7.自动并行
| | ├── 📄 7.自动并行.md
| | └── 📁 image
| ├── 📁 8.moe并行
| | ├── 📄 8.moe并行.md
| | └── 📁 image
| ├── 📁 9.总结
| | ├── 📄 9.总结.md
| | └── 📁 image
| ├── 📁 deepspeed介绍
| | ├── 📄 deepspeed介绍.md
| | └── 📁 image
| └── 📁 分布式训练题目
| ├── 📁 image
| └── 📄 分布式训练题目.md
├── 📁 05.有监督微调
| ├── 📄 05.有监督微调.md
| ├── 📁 1.基本概念
| | ├── 📄 1.基本概念.md
| | └── 📁 image
| ├── 📁 1.微调
| | └── 📄 1.微调.md
| ├── 📁 2.prompting
| | ├── 📄 2.prompting.md
| | └── 📁 image
| ├── 📁 2.预训练
| | └── 📄 2.预训练.md
| ├── 📁 3.adapter-tuning
| | ├── 📄 3.adapter-tuning.md
| | └── 📁 image
| ├── 📁 4.lora
| | ├── 📄 4.lora.md
| | └── 📁 image
| ├── 📁 5.总结
| | ├── 📄 5.总结.md
| | └── 📁 image
| ├── 📁 ChatGLM3微调
| | └── 📄 ChatGLM3微调.md
| └── 📁 llama2微调
| └── 📄 llama2微调.md
├── 📁 06.推理
| ├── 📁 0.llm推理框架简单总结
| | ├── 📄 0.llm推理框架简单总结.md
| | └── 📁 image
| ├── 📄 06.推理.md
| ├── 📁 1.vllm
| | ├── 📄 1.vllm.md
| | └── 📁 image
| ├── 📁 1.推理
| | └── 📄 1.推理.md
| ├── 📁 2.text_generation_inference
| | ├── 📄 2.text_generation_inference.md
| | └── 📁 image
| ├── 📁 3.faster_transformer
| | ├── 📄 3.faster_transformer.md
| | └── 📁 image
| ├── 📁 4.trt_llm
| | └── 📄 4.trt_llm.md
| └── 📁 llm推理优化技术
| ├── 📁 image
| └── 📄 llm推理优化技术.md
├── 📁 07.强化学习
| ├── 📄 07.强化学习.md
| └── 📁 image
| ├── 🖼️ image_bdXYDaQNcB.png
| ├── 🖼️ image_CG8Of2_aAo.png
| ├── 🖼️ image_helTnKSdjy.png
| ├── 🖼️ image_WQT_5Zse9X.png
| └── 🖼️ image__FHNfTp5XE.png
├── 📁 08.检索增强rag
| ├── 📄 08.检索增强rag.md
| └── 📁 检索增强llm
| ├── 📁 image
| └── 📄 检索增强llm.md
├── 📁 09.大语言模型评估
| ├── 📄 09.大语言模型评估.md
| ├── 📁 1.幻觉
| | ├── 📄 1.幻觉.md
| | └── 📁 image
| └── 📁 1.评测
| └── 📄 1.评测.md
├── 📁 10.大语言模型应用
| ├── 📁 1.langchain
| | ├── 📄 1.langchain.md
| | └── 📁 image
| ├── 📁 1.思维链（cot）
| | ├── 📄 1.思维链（cot）.md
| | └── 📁 image
| └── 📄 10.大语言模型应用.md
└── 📁 pdf_note
├── 📄 bert细节.pdf
├── 📄 ChatGLM系列模型.pdf
├── 📄 LangChain.pdf
├── 📄 LLaMA系列模型.pdf
├── 📄 LLM微调.pdf
├── 📄 RAG（检索增强生成）.pdf
├── 📄 RLHF.pdf
├── 📄 Transformer架构细节.pdf
├── 📄 分布式训练.pdf
├── 📄 大模型幻觉.pdf
├── 📄 大模型评估.pdf
└── 📄 思维链（CoT）.pdf
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