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资源名称：
最新LLMs面试宝典
资源目录：
最新LLMs面试宝典
├── 1.AiGC面试宝典-大模型面试题
│ ├── 1-大模型（LLMs）基础面.pdf
│ ├── 2-Layer normalization 篇.pdf
│ ├── 3-LLMs 激活函数篇.pdf
│ ├── 4-Attention 升级面.pdf
│ ├── 5-transformers 操作篇.pdf
│ ├── 6-LLMs 损失函数篇.pdf
│ ├── 7-相似度函数篇.pdf
│ ├── 8-大模型（LLMs）进阶面.pdf
│ ├── 9-大模型（LLMs）微调面.pdf
│ ├── 10-LLMs 训练经验帖.pdf
│ ├── 11-大模型（LLMs）langchain 面.pdf
│ ├── 12-多轮对话中让AI保持长期记忆的8种优化方式篇.pdf
│ ├── 13-基于langchain RAG问答应用实战.pdf
│ ├── 14-基于LLM+向量库的文档对话 经验面.pdf
│ ├── 15-大模型 RAG 经验面.pdf
│ ├── 16-LLM文档对话 —— pdf解析关键问题.pdf
│ ├── 17-大模型（LLMs）RAG 版面分析——表格识别方法篇.pdf
│ ├── 18-大模型（LLMs）RAG 版面分析——文本分块面.pdf
│ ├── 19-大模型外挂知识库优化——如何利用大模型辅助召回？.pdf
│ ├── 20-大模型外挂知识库优化——负样本样本挖掘篇.pdf
│ ├── 21-RAG（Retrieval-Augmented Generation）评测面.pdf
│ ├── 22-检索增强生成(RAG) 优化策略篇.pdf
│ ├── 23-大模型（LLMs）RAG —— 关键痛点及对应解决方案.pdf
│ ├── 24-大模型（LLMs）RAG 优化策略 —— RAG-Fusion篇.pdf
│ ├── 25-Graph RAG 面 — 一种 基于知识图谱的大模型检索增强实现策略.pdf
│ ├── 26-大模型（LLMs）参数高效微调(PEFT) 面.pdf
│ ├── 27-适配器微调（Adapter-tuning）篇.pdf
│ ├── 28-提示学习（Prompting）篇.pdf
│ ├── 29-LoRA 系列篇.pdf
│ ├── 30-如何使用 PEFT库 中 LoRA？.pdf
│ ├── 31-大模型（LLMs）推理面.pdf
│ ├── 32-大模型（LLMs）增量预训练篇.pdf
│ ├── 33-增量预训练（Pretrain）样本拼接篇.pdf
│ ├── 34-基于lora的llama2二次预训练.pdf
│ ├── 35-大模型（LLMs）评测面.pdf
│ ├── 36-大模型（LLMs）强化学习面.pdf
│ ├── 37-大模型（LLMs）强化学习——RLHF及其变种面.pdf
│ ├── 38-大模型（LLMs）强化学习—— PPO 面.pdf
│ ├── 39-强化学习在自然语言处理下的应用篇.pdf
│ ├── 40-大模型（LLMs）训练集面.pdf
│ ├── 41-大模型（LLMs）LLM生成SFT数据方法面.pdf
│ ├── 42-大模型（LLMs）显存问题面.pdf
│ ├── 43-显存优化策略篇.pdf
│ ├── 44-大模型（LLMs）分布式训练面.pdf
│ ├── 45-图解分布式训练（一） —— 流水线并行（Pipeline Parallelism）.pdf
│ ├── 46-图解分布式训练（二） —— nn.DataParallel篇.pdf
│ ├── 47-图解分布式训练（三） —— nn.parallel.DistributedDataParallel.pdf
│ ├── 48-图解分布式训练（四） —— torch.multiprocessing 详细解析.pdf
│ ├── 49-图解分布式训练（五） —— AMP混合精度训练 详细解析.pdf
│ ├── 50-图解分布式训练（六）—— Pytorch的 DeepSpeed 详细解析.pdf
│ ├── 51-图解分布式训练（七）—— accelerate 分布式训练 详细解析.pdf
│ ├── 52-图解分布式训练（八）—— ZeRO 学习.pdf
│ ├── 53-大模型分布式训练故障恢复篇.pdf
│ ├── 54-pytorch 分布式计算 坑-bug 梳理篇.pdf
│ ├── 55-大模型（LLMs）agent 面.pdf
│ ├── 56-LLMs 位置编码篇.pdf
│ ├── 57-LLMs Tokenizer 篇.pdf
│ ├── 58-怎么让英文大语言模型支持中文？（一） —— 构建中文tokenization.pdf
│ ├── 59-怎么让英文大语言模型支持中文？（二） —— 继续预训练篇.pdf
│ ├── 60-怎么让英文大语言模型支持中文？（三） —— 对预训练模型进行指令微调.pdf
│ ├── 61-大模型（LLMs）加速篇.pdf
│ ├── 62-LLMs 推理性能面.pdf
│ ├── 63-LLM（大语言模型）部署加速方法——PagedAttention篇.pdf
│ ├── 64-大模型推理加速工具 —— vLLM.pdf
│ ├── 65-LLM（大语言模型）部署加速方法——Faster Transformer篇.pdf
│ ├── 66-纯Python超轻量高性能LLM推理框架 —— LightLLM.pdf
│ ├── 67-LLM推理技术之StreamingLLM：如何拥有无限长生成能力.pdf
│ ├── 68-SwiftInfer —— 大模型无限流式输入推理飙升46%，打破多轮对话长度限制.pdf
│ ├── 69-大模型幻觉（LLM Hallucination）面.pdf
│ ├── 70-大模型的幻觉问题篇.pdf
│ ├── 71-如何缓解大模型幻觉？.pdf
│ ├── 72-LLMs 对比篇.pdf
│ ├── 73-百川智能baichuan7B、13B、53B、baichuan2 总结篇.pdf
│ ├── 74-LLaMA 常见面试题篇.pdf
│ ├── 75-GPT 经验篇.pdf
│ ├── 76-思维链 Chain-of-Thought（COT）.pdf
│ ├── 77-思维链 Chain-of-Thought（COT）变体篇.pdf
│ ├── 78-小样本提示学习篇.pdf
... 省略 199 行 ...
│ ├── 如何回答不同类型的面试提问！-素材.docx
│ ├── 如何在面试中跟HR沟通薪资问题？-素材.docx
│ ├── 人力资源测评问卷之名尼苏达测试问卷-素材.DOC
│ ├── 识别“千里马”，不仅仅需要一双慧眼-素材.docx
│ ├── 上戏艺考存整容情况：面试“看脸”没什么不对-素材.docx
│ ├── 我的面试经历之详细记录-素材.docx
│ ├── 武汉某公司－员工招聘管理办法-素材.doc
│ ├── 王俊凯报考北电-哪些好习惯助推艺考面试成功-素材.docx
│ ├── 外企英文面试常见问题和对策范文-素材.docx
│ ├── 外企招聘应聘求职-素材.docx
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│ ├── 一场有意思的面试经历！-素材.docx
│ ├── 员工报到通知书-素材.doc
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│ ├── 【面霸篇】清华硕士运用“面霸”成功面试知名外企-素材.docx
│ ├── 【面试必看】如何100%面试成功 -素材.docx
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├── 通用-简历模板
│ ├── 该目录仅是各种Word模板-最新版真实简历见上一层目录
│ │ └── ...
│ └── 必读-真实简历在上一层目录.txt
└── 通用-面试题库&面试技巧
├── 通用面试技巧
│ └── ...
└── 通用面试题库
└── ...
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发表于 2026-1-3 18:34:07
