【大模型面试】理想汽车大模型算法工程师面试，被摁在地上摩擦。。。

最近面试了理想汽车大模型岗位，被面试官强度拉满了…不仅问到了很多大模型的基础，从通用大模型到大模型微调，再到自动驾驶多模态大模型全方面被拷打，尤其是对大模型如何落地自动驾驶进行了很长时间的讨论。毕竟理想的VLM是国内首个上车的，这块的经验积累还是比较丰富。

1. 自我介绍

自我介绍环节主要是让双方进入快速面试状态，这块没什么特别注意的，别磕巴就好，主要聊聊个人基本信息、教育背景、工作经历和技能特长等等。

2. 项目面

因为我简历上面写一个RAG项目，所以面试官主要围绕RAG进行提问：

问聊一下RAG项目总体思路？
在做RAG项目过程中遇到哪些问题？怎么解决的？
RAG项目里面有哪一些亮点？目前开源的RAG项目非常多，你的项目和他们有什么区别？
…

通用大模型是面试的重点，面试官比较关心有没有横向对比近一年开源的SOTA大模型，这些模型在不同任务上有什么优劣势，以及大模型微调比较细致的思考，这块涉及：

阿里的Qwen-VL的不同量级模型、任意模态算法X-InstructBLIP、统一视觉任务大模型的Florence2、GPT4o
微调涉及应用最广泛的LoRA、Adapter、经典的DPO等等

3. 技术问题回答

3.1 简单介绍一下大模型存在哪些问题？有什么好的解决方法？

大模型幻觉问题

外挂知识库
大模型微调
强化学习
…

3.2 如何看待自动驾驶大模型？以及如何落地自动驾驶大模型？

这块聊了很多自动驾驶大模型的工作，像经典的DriveGPT4、OpenDriveLab的DriveLM，当然也离不开理想自己的工作DriveVLM，估计也是他们快慢双系统借鉴的核心算法。实战这块我自己跑过DriveLM，面试官还是比较感兴趣的。聊下来，面试官非常关心有没有私有数据集的搭建经历，如何收集数据、设计prompt模板，毕竟业务模型最核心的还是数据。

那么，如何系统的去学习大模型LLM？

作为一名从业五年的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。

所以我综合了大模型的所有知识点，给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战项目相结合的教学方式，历时3个月，终于完成了这样的课程，让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。

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我们这套大模型资料呢，会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。
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👉①.基础篇👈

基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程，带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念，用最易懂的方式带你入门大模型。
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👉②.进阶篇👈

接下来是进阶篇，你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署，学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合，学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。
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👉③.实战篇👈

实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目（已脱敏），比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等，从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。
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👉④.福利篇👈

最后呢，会给大家一个小福利，课程视频中的所有素材，有搭建AI开发环境资料包，还有学习计划表，几十上百G素材、电子书和课件等等，只要你能想到的素材，我这里几乎都有。我已经全部上传到优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
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