第一部分Transformer结构与LLM相关的面试都会问到transformer,比如手撕多头注意力自注意力缩放参数计算等等1.分词器tokenizer Embedding层BPE,BBPE,WordPiece等算法,了解一下各类模型的分词方法感兴趣的同学可以看一下tokenizer在预训练过程具体如何处理2.注意力模块self-attention,cross-attention的原理,MHA、MQA、GQA、MLA、DCA等多种注意力机制优化策略可能会考手撕线性注意力稀疏注意力kvcache等等这部分推荐看苏神的科学空间原理推导写的很清楚3.前馈神经网络FFN残差连接归一化这几个模块的作用是什么LN和BN的区别pre-norm和post-norm,SwiGLU等激活函数RMSNorm等归一化4.位置编码PE为什么需要位置编码常见的位置编码有哪些如正余弦、可学习、RoPE、ALiBi、YARN等绝对位置编码和相对位置编码长度外推策略了解各大模型长上下文处理方式5.代表模型encoder-only, decoder-only,encoder-decoder,prefix-decoder等结构及其代表模型分别适用于哪些任务为什么现在的大模型都是decoder-only结构6.解码策略top-k、top-p、temperature等参数含义,greedy search、beam search等解码策略,投机解码及其优化算法第二部分主流大模型BERT系列、GPT、Llama、Qwen、GLM、Baichuan、DeepSeek等等注意关注一下发展脉络每一代做了哪些优化不要只看最新版第三部分预训练Pre-train过程预训练任务有哪些数据配比数据筛选过滤方法合成数据这部分推荐阅读主流大模型开源的技术报告第四部分后训练Post-train过程这部分是面试过程中考察的第二个重点一般会联合实习项目一起深挖1.SFT微调数据构造数据配比全参微调冻结微调PEFT高效微调(prompt tuning、p-tuning v2、prefix-tuning、adapter-tuning、LoRA及其变体CoT,Reasoning等o1系列策略(暂且放在这里了这部分建议做一个完整项目加深对每一个步骤的理解2.RLHFAligning为什么有SFT还需要RLHF两者有何区别RLAIF,ReFT,OpenAI做RLHF的过程,里面的几个模型分别是怎么运作的DPO的原理和实现PPO和DPO对比DPO有哪些问题以及如何优化SimPO,KTO,ORPOGRPO等等第五部分模型压缩与量化了解各种量化方式GPTQAWQ等各种量化精度训练显存计算第六部分专家模型MoE了解MoE结构及其原理训练思路推荐看知乎上关于MoE的万字长文介绍第七部分RAGAgent借助LangChain框架学习RAG流程,了解文档分块向量模型训练多种检索策略等关键步骤Agent的几个框架,如ReAct,Reflexion等,了解基本思路第八部分部署分布式训练推理加速windows、ios、Android多端部署框架flash attention,vllm,accelerate等推理加速框架Deepspeed,Megatron等分布式训练框架第九部分模型评估阅读理解、问答、代码生成、数学等多个维度评估Benchmark检测LLM真实性、流畅度、幻觉等如何利用LLM对其他模型/任务做评估第十部分其他结构Mamba,RWKV等学AI大模型的正确顺序千万不要搞错了2026年AI风口已来各行各业的AI渗透肉眼可见超多公司要么转型做AI相关产品要么高薪挖AI技术人才机遇直接摆在眼前有往AI方向发展或者本身有后端编程基础的朋友直接冲AI大模型应用开发转岗超合适就算暂时不打算转岗了解大模型、RAG、Prompt、Agent这些热门概念能上手做简单项目也绝对是求职加分王给大家整理了超全最新的AI大模型应用开发学习清单和资料手把手帮你快速入门学习路线:✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型GPT、文心一言等特点解析✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架LangChain等实操✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经以上6大模块看似清晰好上手实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透我把大模型的学习全流程已经整理好了抓住AI时代风口轻松解锁职业新可能希望大家都能把握机遇实现薪资/职业跃迁这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
大模型无非就这点东西……
发布时间：2026/7/4 16:37:42
第一部分Transformer结构与LLM相关的面试都会问到transformer,比如手撕多头注意力自注意力缩放参数计算等等1.分词器tokenizer Embedding层BPE,BBPE,WordPiece等算法,了解一下各类模型的分词方法感兴趣的同学可以看一下tokenizer在预训练过程具体如何处理2.注意力模块self-attention,cross-attention的原理,MHA、MQA、GQA、MLA、DCA等多种注意力机制优化策略可能会考手撕线性注意力稀疏注意力kvcache等等这部分推荐看苏神的科学空间原理推导写的很清楚3.前馈神经网络FFN残差连接归一化这几个模块的作用是什么LN和BN的区别pre-norm和post-norm,SwiGLU等激活函数RMSNorm等归一化4.位置编码PE为什么需要位置编码常见的位置编码有哪些如正余弦、可学习、RoPE、ALiBi、YARN等绝对位置编码和相对位置编码长度外推策略了解各大模型长上下文处理方式5.代表模型encoder-only, decoder-only,encoder-decoder,prefix-decoder等结构及其代表模型分别适用于哪些任务为什么现在的大模型都是decoder-only结构6.解码策略top-k、top-p、temperature等参数含义,greedy search、beam search等解码策略,投机解码及其优化算法第二部分主流大模型BERT系列、GPT、Llama、Qwen、GLM、Baichuan、DeepSeek等等注意关注一下发展脉络每一代做了哪些优化不要只看最新版第三部分预训练Pre-train过程预训练任务有哪些数据配比数据筛选过滤方法合成数据这部分推荐阅读主流大模型开源的技术报告第四部分后训练Post-train过程这部分是面试过程中考察的第二个重点一般会联合实习项目一起深挖1.SFT微调数据构造数据配比全参微调冻结微调PEFT高效微调(prompt tuning、p-tuning v2、prefix-tuning、adapter-tuning、LoRA及其变体CoT,Reasoning等o1系列策略(暂且放在这里了这部分建议做一个完整项目加深对每一个步骤的理解2.RLHFAligning为什么有SFT还需要RLHF两者有何区别RLAIF,ReFT,OpenAI做RLHF的过程,里面的几个模型分别是怎么运作的DPO的原理和实现PPO和DPO对比DPO有哪些问题以及如何优化SimPO,KTO,ORPOGRPO等等第五部分模型压缩与量化了解各种量化方式GPTQAWQ等各种量化精度训练显存计算第六部分专家模型MoE了解MoE结构及其原理训练思路推荐看知乎上关于MoE的万字长文介绍第七部分RAGAgent借助LangChain框架学习RAG流程,了解文档分块向量模型训练多种检索策略等关键步骤Agent的几个框架,如ReAct,Reflexion等,了解基本思路第八部分部署分布式训练推理加速windows、ios、Android多端部署框架flash attention,vllm,accelerate等推理加速框架Deepspeed,Megatron等分布式训练框架第九部分模型评估阅读理解、问答、代码生成、数学等多个维度评估Benchmark检测LLM真实性、流畅度、幻觉等如何利用LLM对其他模型/任务做评估第十部分其他结构Mamba,RWKV等学AI大模型的正确顺序千万不要搞错了2026年AI风口已来各行各业的AI渗透肉眼可见超多公司要么转型做AI相关产品要么高薪挖AI技术人才机遇直接摆在眼前有往AI方向发展或者本身有后端编程基础的朋友直接冲AI大模型应用开发转岗超合适就算暂时不打算转岗了解大模型、RAG、Prompt、Agent这些热门概念能上手做简单项目也绝对是求职加分王给大家整理了超全最新的AI大模型应用开发学习清单和资料手把手帮你快速入门学习路线:✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型GPT、文心一言等特点解析✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架LangChain等实操✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经以上6大模块看似清晰好上手实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透我把大模型的学习全流程已经整理好了抓住AI时代风口轻松解锁职业新可能希望大家都能把握机遇实现薪资/职业跃迁这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
