大模型面试精华
1 前言
1.1
DeepSeek的厉害之处
1.2
软件创业的思考
1.3
Hugging Face简介
1.4
大模型与强化学习
1.5
SFT的理解
1.6
BERT和GPT之战
1.7
BERT的成败分析
1.8
思维链技术分析
1.9
Bfloat16简介
1.10
提示学习
1.11
预训练模型
1.12
LangChain
2 Transformer技术
3 BERT模型与GTP模型
3.1
预训练模型的定义与应用
3.2
GPT模型的发展历程
4 大模型预训练
5 大模型有监督微调
6 大模型强化学习对齐技术
7 手搓大模型
创建时间:2025-01-31 | 更新时间:2025-02-26 | 阅读次数:1343 次
本教程采用小步快跑、快速迭代的方式,最近更新时间:2025年2月25日
前言
面试天下网主要发布了两部作品:《PyTorch面试精华》和《大模型面试精华》。前者由我亲自编写,后者则寄希望予社群志愿者的参与。更多介绍请移步:社群力量
定价说明
我采用的是极简思想,没有对《大模型面试精华》进行单独定价,它属于附赠品,任何购买《PyTorch面试精华》的用户都可以免费阅读《大模型面试精华》。