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

大模型面试精华简介

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》。

本教程共14节,当前为教程简介!
本教程最新修订时间为:2025-02-26 02:27:46