最新大模型（LLMs AIGC多模态）面试宝典，让你的大模型面试之路顺畅资料

【资源目录】:

├──01大模型（LLMs）基础面
| ├──01大模型（LLMs）基础面[].pdf 802.13kb
| ├──02Layer normalization 篇[].pdf 427.31kb
| ├──03LLMs 激活函数篇[].pdf 361.32kb
| ├──04Attention 升级面[].pdf 374.18kb
| ├──05transformers 操作篇[].pdf 193.65kb
| ├──06LLMs 损失函数篇[].pdf 1.01M
| └──07相似度函数篇[].pdf 140.97kb
├──02大模型（LLMs）进阶面
| └──大模型（LLMs）进阶面[].pdf 3.66M
├──03大模型（LLMs）微调面
| ├──1大模型（LLMs）微调面[].pdf 14.01M
| ├──2大模型 SFT Trick 篇[].pdf 3.52M
| └──3LLMs 训练经验帖[].pdf 246.24kb
├──04大模型（LLMs）langchain 面
| ├──1大模型（LLMs）langchain 面[].pdf 606.63kb
| ├──2多轮对话中让AI保持长期记忆的8种优化方式篇[].pdf 306.80kb
| └──3基于langchain RAG问答应用实战[].pdf 342.43kb
├──05大模型 RAG 经验面
| ├──10大模型（LLMs）RAG 优化策略 —— RAG-Fusion篇[].pdf 1.46M
| ├──11Graph RAG 面 — 一种 基于知识图谱的大模型检索增强实现策略[].pdf 944.78kb
| ├──1大模型 RAG 经验面[].pdf 4.24M
| ├──2LLM文档对话 —— pdf解析关键问题[].pdf 2.09M
| ├──3大模型（LLMs）RAG 版面分析——表格识别方法篇[].pdf 975.86kb
| ├──4大模型（LLMs）RAG 版面分析——文本分块面[].pdf 493.11kb
| ├──5大模型外挂知识库优化——如何利用大模型辅助召回？[].pdf 957.61kb
| ├──6大模型外挂知识库优化——负样本样本挖掘篇[].pdf 1.72M
| ├──7RAG（Retrieval-Augmented Generation）评测面[].pdf 997.51kb
| ├──8检索增强生成(RAG) 优化策略篇[].pdf 4.10M
| └──9大模型（LLMs）RAG —— 关键痛点及对应解决方案[].pdf 1.28M
├──06大模型（LLMs）参数高效微调(PEFT) 面
| ├──1大模型（LLMs）参数高效微调(PEFT) 面[].pdf 1.49M
| ├──2适配器微调（Adapter-tuning）篇[].pdf 415.83kb
| ├──3提示学习（Prompting）篇[].pdf 2.80M
| ├──4LoRA 系列常见面试题篇[].pdf 5.04M
| ├──5如何使用 PEFT库 中 LoRA？[].pdf 665.60kb
| └──6大模型 SFT 方式对比篇[].pdf 1.70M
├──07大模型（LLMs）推理面
| └──大模型（LLMs）推理面[].pdf 2.73M
├──08大模型（LLMs）增量预训练篇
| ├──1大模型（LLMs）增量预训练篇[].pdf 3.72M
| ├──2大模型（LLMs）推理加速篇[].pdf 3.08M
| ├──3增量预训练（Pretrain）样本拼接篇[].pdf 527.33kb
| └──4基于lora的llama2二次预训练[].pdf 2.22M
├──09大模型（LLMs）评测面
| └──大模型（LLMs）评测面[].pdf 1.16M
├──10大模型（LLMs）强化学习面
| ├──1大模型（LLMs）强化学习面[].pdf 1.48M
| ├──2大模型（LLMs）强化学习——RLHF及其变种面[].pdf 2.39M
| ├──3大模型（LLMs）强化学习—— PPO 面[].pdf 806.26kb
| ├──4RLHF平替算法DPO篇[].pdf 2.15M
| └──5强化学习在自然语言处理下的应用篇[].pdf 1.04M
├──11大模型（LLMs）训练集面
| ├──1大模型（LLMs）训练集面[].pdf 643.65kb
| └──2大模型（LLMs）LLM生成SFT数据方法面[].pdf 825.42kb
├──12大模型（LLMs）显存问题面
| ├──1大模型（LLMs）显存问题面[].pdf 469.56kb
| └──2显存优化策略篇[].pdf 502.51kb
├──13大模型（LLMs）分布式训练面
| ├──10大模型分布式训练故障恢复篇[].pdf 242.46kb
| ├──11pytorch 分布式计算 坑_bug 梳理篇[].pdf 637.73kb
| ├──1大模型（LLMs）分布式训练面[].pdf 1.53M
| ├──2图解分布式训练（一） —— 流水线并行（Pipeline Parallelism）[].pdf 1.42M
| ├──3图解分布式训练（二） —— nn.DataParallel篇[].pdf 761.41kb
| ├──4图解分布式训练（三） —— nn.parallel.DistributedDataParallel[].pdf 978.93kb
| ├──5图解分布式训练（四） —— torch.multiprocessing 详细解析[].pdf 237.77kb
| ├──6图解分布式训练（五） —— AMP混合精度训练 详细解析[].pdf 809.27kb
| ├──7图解分布式训练（六）—— Pytorch的 DeepSpeed 详细解析[].pdf 3.49M
| ├──8图解分布式训练（七）—— accelerate 分布式训练 详细解析[].pdf 613.17kb
| └──9图解分布式训练（八）—— ZeRO 学习[].pdf 2.10M
├──14大模型（LLMs）agent 面
| ├──1大模型（LLMs）agent 面[].pdf 1.24M
| └──2AI Agent 面 —— 函数调用 Function Call 篇[].pdf 1.03M
├──15LLMs 位置编码篇
| └──LLMs 位置编码篇[].pdf 1.45M
├──16LLMs Tokenizer 常见面试篇
| ├──1LLMs Tokenizer 常见面试篇[].pdf 3.14M
| ├──2怎么让英文大语言模型支持中文？（一） —— 构建中文tokenization[].pdf 624.03kb
| ├──3怎么让英文大语言模型支持中文？（二） —— 继续预训练篇[].pdf 899.44kb
| └──4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 368.73kb
├──17大模型(LLM)部署框架对比篇
| ├──1大模型(LLM)部署框架对比篇[].pdf 3.32M
| ├──2大模型（LLMs）加速篇[].pdf 300.36kb
| ├──3LLMs 推理性能面[].pdf 303.04kb
| ├──4LLM（大语言模型）部署加速方法——PagedAttention篇[].pdf 845.93kb
| ├──5大模型推理加速工具 —— vLLM[].pdf 1.05M
| ├──6LLM（大语言模型）部署加速方法——Faster Transformer篇[].pdf 602.24kb
| ├──7纯Python超轻量高性能LLM推理框架 —— LightLLM[].pdf 706.47kb
| ├──8LLM推理技术之StreamingLLM：如何拥有无限长生成能力[].pdf 1.30M
| └──9SwiftInfer —— 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 883.63kb
├──18大模型幻觉（LLM Hallucination）面
| ├──1大模型幻觉（LLM Hallucination）面[].pdf 816.72kb
| ├──2大模型的幻觉问题篇[].pdf 412.49kb
| └──3如何缓解大模型幻觉？[].pdf 287.74kb
├──19LLMs 对比篇
| ├──1LLMs 对比篇[].pdf 3.03M
| ├──2大模型-attention mask 篇[].pdf 96.89kb
| ├──3百川智能baichuan7B、13B、53B、baichuan2 总结篇[].pdf 1.05M
| ├──4LLaMA 常见面试题篇[].pdf 244.44kb
| └──5GPT 经验篇[].pdf 513.31kb
├──20思维链 Chain-of-Thought（COT）篇
| ├──1思维链 Chain-of-Thought（COT）篇[].pdf 1.47M
| ├──2思维链 Chain-of-Thought（COT）变体篇[].pdf 4.75M
| └──3小样本提示学习篇[].pdf 585.07kb
├──21LLMs 测试集 中 数据泄露 问题篇
| └──LLMs 测试集 中 数据泄露 问题篇[].pdf 493.82kb
├──22MOE（Mixture-of-Experts）篇
| ├──1MOE（Mixture-of-Experts）篇[].pdf 1.43M
| └──2MOE大模型对比篇[].pdf 1.15M
├──23大模型蒸馏篇
| ├──1大模型蒸馏篇[].pdf 449.94kb
| ├──2LLMs 浮点数篇[].pdf 165.33kb
| └──3自定义 CUDA 函数的轻量级包装器 —— bitsandbytes篇[].pdf 206.47kb
├──24大模型（LLMs）软硬件配置面
| └──大模型（LLMs）软硬件配置面[].pdf 78.86kb
├──25Token及模型参数准备篇
| └──Token及模型参数准备篇[].pdf 105.96kb
├──26多模态常见面试篇
| └──多模态常见面试篇[].pdf 356.17kb
├──27NLP常见面试篇
| ├──1NLP Trick 篇[].pdf 126.55kb
| ├──2文本分类常见面试篇[].pdf 629.46kb
| ├──3文本摘要常见面试篇[].pdf 367.42kb
| ├──4命名实体识别常见面试篇[].pdf 457.79kb
| └──5向量检索常见面试篇[].pdf 327.03kb
├──28其他常见面试篇
| └──LLMs 其他 Trick[].pdf 238.08kb
├──29大模型推理加速——KV Cache篇
| └──大模型推理加速——KV Cache篇[].pdf 2.67M
├──30大模型——角色扮演大模型篇
| └──大模型——角色扮演大模型篇[].pdf 2.26M
└──LLMs 目录[].pdf 1.59M