大模型八股文面试

拥抱未知

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
- B: E* b9 Q& q3 n9 S10-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
) Q- ]; G. i9 w0 y, u9 Q13-基于langchain RAG问答应用实战.pdf
0 d3 x& ~/ O& i* i14-基于LLM+向量库的文档对话 经验面.pdf
( u% C5 x, B6 f0 C0 X; q2 `15-大模型 RAG 经验面.pdf
, g; g* ]; a5 ]/ Y- l16-LLM文档对话 —— pdf解析关键问题.pdf
9 u4 D9 Q* C3 R8 Q. q( w8 H5 v4 ]% Y17-大模型（LLMs）RAG 版面分析——表格识别方法篇.pdf
/ `/ U, D: n# r" W7 h0 d18-大模型（LLMs）RAG 版面分析——文本分块面.pdf
9 ?5 Y; @' s" q& u) Q19-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
5 ^6 }1 K$ I, w" F2 \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
) C& N  ?# |) i+ z2 d/ J) G( @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
& [% J2 Y2 U; ]5 Y33-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
- x& H$ J! i4 y) X& Z; F37-大模型（LLMs）强化学习——RLHF及其变种面.pdf
" A3 X1 d% q+ H38-大模型（LLMs）强化学习—— PPO 面.pdf
: H9 ^' a7 t! q) r39-强化学习在自然语言处理下的应用篇.pdf
# l& v+ O; a3 X, R40-大模型（LLMs）训练集面.pdf
41-大模型（LLMs）LLM生成SFT数据方法面.pdf
8 K5 u" w1 X4 T3 i42-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
/ g  E  a* P) m5 h8 i- V2 y从零开始大模型开发与微调基于PyTorch与ChatGLM.pdf
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+ S1 t# b* M* O/ @, ~; y大规模语言模型：从理论到实践.pdf

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