核心内容摘要
中阶FPGA效能红线重新划定！ AMD第2代Kintex UltraScale+登场，记忆体频宽跃升5倍
本文系统梳理了AI大模型开发技术的面试要点涵盖增量预训练、知识蒸馏、推理加速等多个维度并提供七阶段学习路线图及视频教程、电子书、面试题等资源帮助程序员系统掌握大模型技术提升面试竞争力。
AI 大模型技术经过2025年的狂飙2026年必将迎来应用的落地对 IT 同学来讲这里蕴含着大量的技术机会越来越多的企业开始招聘 AI 大模型岗位。
本文梳理了 AI 大模型开发技术的面试之道从 AI 大模型基础面、AI 大模型进阶面、LangChain 开发框架面、向量数据库面等不同知识维度试图找到一个共同的面试速成模式希望对 IT 同学有所助益。
大模型-增量预训练面✅
为什么要增量预训练✅
进行 增量预训练 需要做哪些准备工作✅
增量预训练 所用 训练框架✅
增量预训练 训练流程 是怎么样✅
增量预训练 一般需要多大数据量✅
增量预训练 过程中loss 上升正常么✅
增量预训练 过程中lr 如何设置✅
增量预训练 过程中warmup_ratio 如何设置✅
warmup 的步数对大模型继续预训练 是否有影响✅
学习率大小对大模型继续预训练 后 上下游任务影响✅
在初始预训练中使用 Rewarmup 对大模型继续预训练性能影响大模型-蒸馏面✅
知识蒸馏和无监督样本训练✅
对知识蒸馏知道多少有哪些改进用到了✅
谈一下对模型量化的了解✅
模型压缩和加速的方法有哪些✅
你了解的知识蒸馏模型有哪些大模型-推理加速面✅
当前优化模型最主要技术手段有哪些✅
推理加速框架有哪一些都有什么特点✅
vLLM的功能有哪些✅
vLLM的优缺点✅
vLLM离线批量推理✅
vLLM API Server✅
介绍一下Text generation inference✅
Text generation inference的功能有哪些✅
Text generation inference的优缺点大模型-框架大模型-微调大模型-基础大模型面大模型-分布式训练大模型-Agent大模型-RAG大模型-显存问题面大模型-硬件面技术交流资料技术要学会分享、交流不建议闭门造车。
一个人可以走的很快、一堆人可以走的更远。
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大模型面试题目详解
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目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。
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