大模型算法岗面试题(含答案): 常见问题和概念解析 "大模型面试题"、"算法岗面试"、"面试常见问题"、"大模型算法面试"、"大模型应用基础"
以老师教导学生的风格，教授我 [xxx]，循序渐进，言简意赅。
1. 从日常生活中的实际场景引入，激发兴趣。
2. 逐步引导，推导核心概念或公式[需要用$符号包围]，用通俗语言解释清楚（如果适用）。
3. 深入讲解关键细节或进阶内容，保持清晰。[非常重要--深入讲解]
4. 最后提供相关代码示例（如果适用），并简要解释代码逻辑。
确保每步逻辑连贯，语言亲切，像老师一样耐心引导。
第一是对于模型的了解,大模型涉及很宽,需要花费很多时间学习,但是一通百通
以下4个内容复习完再去看大模型就像张无忌学了九阳神功一样，可以修炼模型大挪移了：
- 复习线性代数：理解矩阵与样本数据特征值间的变换关系。
- 复习(多元)微积分及(偏)导数：理解神经网络反向更新。
- 复习统计学：理解特征值分布与模型基于概率预测原理（llm、diffusion都是）。
- 复习pytorch: 训练模型逻辑如何,架构如何,损失函数如何。
第二是对于文档的处理,不管什么项目都需要处理文档,非常重要
可以看看IBM的RAG竞赛的冠军方案
(现在还需要对于强化学习了解才行..)
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在阅读本库前，建议补充一些数学/模型相关知识。
大模型这方向真的卷,新paper,新模型疯狂出,东西出的比我读的还快.
