[人工智能]大模型八股文面试

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 一本书读懂AIGC：ChatGPT、AI绘画、智能文明与生产力变革_2023.pdf 从零开始大模型开发与微调基于PyTorch与ChatGLM.pdf 大模型应用开发极简入门：基于 GPT-4 和 ChatGPT_2024.pdf 大模型落地应用案例集.pdf 大规模语言模型：从理论到实践.pdf