最近这一两周不少互联网公司都已经开始秋招提前批面试了。不同以往的是，当前职场环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多，HC 在变少，岗位要求还更高了。
最近，我们又陆续整理了很多大厂的面试题，帮助一些球友解惑答疑，分享技术面试中的那些弯弯绕绕。从8月12号到8月29号，我们星球一成员面试了智谱大模型算法岗。
他共计三轮技术面和一轮HR面，九月份发意向，十月份谈薪，效率实在太高了。下面是技术面和HR面的面经总结，分享给需要的童靴们：
技术面
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自我介绍
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介绍实习经历
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介绍项目中使用的语料
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Ptuning 和 lora 的原理
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Instruct 和 prompt有什么区别？
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是否尝试过训练 Reward 模型？
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有没有涉及到对底层代码的更改
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ppo、dpo、RLHF 的理解
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如何对大模型进行评测
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讲一下 Transformer 架构
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几种模型的注意力机制、位置编码
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硬件资源使用情况
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训练过程中如何进行模型监控？
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有没有使用过大模型加速推理框架？
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讲讲 DeepSpeed 的几个阶段，分别对什么进行分片？代价是什么？
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说说 DP（数据并行）和 DDP（分布式数据并行）的理解。
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Coding：括号匹配、最长公共子串、合并两个升序链表
非技术面
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介绍一下两段实习，学到了什么东西
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实习里边你觉得带来的最大改变是什么
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实习期间最大的挑战是什么
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实习期间是怎么和mentor合作的
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这边工作节奏可能比较快，怎么看待
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找工作有哪些倾向
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说了大模型独角兽公司的一些优缺点，让好好考虑
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还面试了哪些企业
总结
总体上智谱AI效率比较高，问的内容偏向于实践，节奏和互联网大厂这边一致，拿到机会，比较开心。
如何系统的去学习大模型LLM ？
大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。
事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。
继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？
与其焦虑……
不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！
但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。
针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓
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一、LLM大模型经典书籍
AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。
二、640套LLM大模型报告合集
这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)
三、LLM大模型系列视频教程
四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）
LLM大模型学习路线 ↓
阶段1：AI大模型时代的基础理解
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目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
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内容：
阶段2：AI大模型API应用开发工程
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目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
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内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望
阶段3：AI大模型应用架构实践
阶段4：AI大模型私有化部署
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目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
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内容：
- L4.1 模型私有化部署概述
- L4.2 模型私有化部署的关键技术
- L4.3 模型私有化部署的实施步骤
- L4.4 模型私有化部署的应用场景
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