前言
在面试大模型相关岗位时，掌握一些常见的面试问题和准备相应的回答，也就是俗称的"面试八股"，确实能帮助你更有信心地面对挑战，并可能提升你的面试成功率。
面试题笔记分享
为了助力朋友们跳槽面试、升职加薪、职业困境，提高自己的技术，本文给大家整了一套涵盖Android所有技术栈的快速学习方法和笔记。目前已经收到了七八个网友的反馈，说是面试问到了很多这里面的知识点。
每一章节都是站在企业考察思维出发，作为招聘者角度回答。从考察问题延展到考察知识点，再到如何优雅回答一面俱全，可以说是求职面试的必备宝典，每一部分都有上百页内容，接下来具体展示，完整版可直接下方扫码领取。
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大模型(LLMs)基础面
1.目前 主流的开源模型体系 有哪些?
2.prefix LM 和 causal LM 区别是什么?
3.涌现能力是啥原因?
4.大模型 LLM的架构介绍?
大模型(LLMs)进阶面
1.llama 输入句子长度理论上可以无限长吗?
2.什么是 LLMs 复读机问题?
3.为什么会出现 LLMs 复读机问题?
4.如何缓解 LLMs 复读机问题?
5.LLMs 复读机问题
6.lama 系列问题
7.什么情况用 Bert模型，什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型，咋选?8.各个专业领域是否需要各自的大模型来服务?
9.如何让大模型处理更长的文本?
大模型(LLMs)微调面
1.如果想要在某个模型基础上做全参数微调，究竟需要多少显存?
2.为什么 SFT之后感觉 LLM傻了?
3.SFT 指令微调数据 如何构建?
4.领域模型 Continue PreTrain 数据选取?5.领域数据训练后，通用能力往往会有所下降，如何缓解模型遗忘通用能力?
6.领域模型 Continue PreTrain ，如何 让模型在预训练过程中就学习到更多的知识?7.进行 SFT操作的时候，基座模型选用Chat还是 Base?
8.领域模型微调 指令&数据输入格式 要求?
9.领域模型微调 领域评测集 构建?
10.领域模型词表扩增是不是有必要的?
11.如何训练自己的大模型?
12.训练中文大模型有啥经验?
13.指令微调的好处?
14.预训练和微调哪个阶段注入知识的?15.想让模型学习某个领域或行业的知识，是
应该预训练还是应该微调?
16.多轮对话任务如何微调模型?
17.微调后的模型出现能力劣化，灾难性遗忘
是怎么回事?
大模型(LLMs)langchain面
1.基于 LLM+向量库的文档对话 基础面
2.基于 LLM+向量库的文档对话 优化面
3.LLMs 存在模型幻觉问题，请问如何处理?
4.基于 LLM+向量库的文档对话 思路是怎么样?
5.基于 LLM+向量库的文档对话 核心技术是什么?
6.基于 LLM+向量库的文档对话 prompt 模板如何构建?
7.痛点1:文档切分粒度不好把控，既担心噪声太多又担心语义信息丢失
2.痛点2:在基于垂直领域 表现不佳
3.痛点 3:langchain 内置 问答分句效果不佳问题
4.痛点 4:如何 尽可能召回与 query相关的Document 问题
5.痛点5:如何让 LLM基于 query和 context
得到高质量的response
6.什么是 LangChain?
7.LangChain 包含哪些 核心概念?
8.什么是 LangChain Agent?
9.如何使用 LangChain ?
10.LangChain 支持哪些功能?
11.什么是 LangChain model?
12.LangChain 包含哪些特点?
大模型(LLMs):参数高效微调(PEFT)面
1.LORA篇2.QLoRA篇
3.AdaLoRA篇
4.LORA权重是否可以合入原模型?
5.LORA 微调优点是什么?
6.LORA微调方法为啥能加速训练?
7.如何在已有 LORA模型上继续训练?
1.1 什么是 LORA?
1.2 LORA 的思路是什么?
1.3 LORA 的特点是什么?
2.1 QLORA 的思路是怎么样的?
2.2 QLORA 的特点是什么?
8.3.1 AdaLoRA 的思路是怎么样的?为什么需
要 提示学习(Prompting)?
9.什么是 提示学习(Prompting)?10.提示学习(Prompting)有什么优点?11.提示学习(Prompting)有哪些方法，能不能稍微介绍一下它们间?
4.4.1为什么需要 P-tuning v2?
4.4.2 P-tuning v2 思路是什么?
4.4.3 P-tuning v2 优点是什么?
4.4.4 P-tuning v2 缺点是什么?
4.3.1为什么需要 P-tuning?
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