LLMs面试笔记与解答指南

LLMs面试笔记与解答指南

项目概述

本项目位于 GitHub 上，由 naginoa 维护，致力于汇总大语言模型（LLMs）算法工程师面试过程中的关键知识点与应答策略。它不仅涵盖了广泛的面试主题，从基础到进阶，如模型的基础、激活函数、位置编码、Tokenizer、参数高效微调（PEFT）、训练集准备、推理、评估、以及特定于领域的应用，还包含了对大模型架构和技术细节的深入理解。

项目目录结构及介绍

以下是 naginoa/LLMs_interview_notes 项目的基本目录结构说明：

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├── LLMs激活函数篇.md         # 解释了在LLMs中使用的各种激活函数
├── LLMs位置编码篇.md         # 探讨位置编码的重要性及其实现
├── LLMs Tokenizer 篇.md       # 深入解析Tokenizer的工作原理和重要性
├── README.md                 # 项目简介与快速指引
├── Token及模型参数准备篇.md   # 准备模型训练所需的数据和参数
├── ...                       # 其他面试相关文档，包括但不限于微调、强化学习、基础面试题等
├── LICENSE                   # 开源许可协议，采用MIT许可证
└── ...

每个.md文件代表一个面试主题或技术点的详细说明和讨论，适合系统地复习和准备面试。

项目启动文件介绍

该项目本质上是一个文档集合，并不涉及传统意义上的“启动文件”。然而，用户可以通过阅读 README.md 文件开始他们的学习之旅。此文件通常提供关于如何利用项目资源的指导，包括目录结构概览和可能存在的指引或示例代码的指示。

项目的配置文件介绍

该项目并未明确定义传统的配置文件（如 .env, config.yml 等），因为它的主要构成是Markdown格式的知识点文档。因此，“配置文件”在这个上下文中不太适用。但是，若要进行个性化学习路径或自动化文档处理，用户可能需要自己创建脚本或配置外部工具时涉及简单的配置设置。值得注意的是，项目遵循GitHub的标准结构，其自身依赖于GitHub Pages或其他自动化部署流程时，可能会使用到.gitignore和相关部署配置，但这不属于项目直接提供的教学或配置内容部分。

结语

通过上述指南，开发者和面试者可以有条理地导航并利用这个宝贵的资源库，为大模型算法工程师的面试做好充分准备。记住，虽然这个项目侧重理论知识的整理，实践和理解背后的逻辑同样重要。祝您学习愉快，面试成功！