大模型面试突击上岸课:核心考点 + 真题拆解
课时介绍
详解文档分块的核心原则与主流策略,对比 RecursiveCharacterTextSplitter 与 CharacterTextSplitter 的技术差异,掌握 Embedding 模型的选型方法,解决 RAG 的基础数据处理痛点。
课程介绍
一、课程定位:面试必过的「技术 + 题系」双核心突击课
这门课是专为大模型算法 / 应用岗求职者打造的 “面试通关利器”,覆盖 11 大核心技术模块(含 Transformer、MOE、分布式训练、RLHF 等高频考点),且每道题都采用独家「五维讲解模式」(考点定位 + 原理拆解 + 答题框架 + 常见误区 + 真题延伸),配套 275 道真题按模块精准拆分(如 Transformer 模块 35 题、RAG 模块 40 题等),实现 “技术点学透 + 真题练会 + 答题说对” 的闭环,帮你快速补齐技术短板、掌握面试官评分逻辑,从 “知识点零散” 到 “面试稳拿分”,直接提升上岸效率。
二、适用人群
- ✅ 冲刺大模型算法 / 开发 / 应用岗的校招 / 社招求职者
- ✅ 传统 IT / 算法岗转大模型方向,需补全核心技术与面试能力的从业者
- ✅ 在校学生(硕博 / 本科)想提前夯实大模型技术基础,适配大厂招聘要求
- ✅ 面试屡败、答题踩不到点,需系统梳理技术链路与答题框架的候选人
三、课程核心亮点
- 11 大核心模块全覆盖:完整覆盖大模型面试高频技术域(Transformer/ MOE / 分布式训练 / 微调 / RLHF/LangChain/RAG/Agent/ 部署 / 推理等),无技术遗漏
- 独家五维题解模式:每道题从「考点定位→原理拆解→答题框架→常见误区→真题延伸」5 个维度讲解,帮你既懂原理,又会精准答题
- 275 真题模块拆分:真题按 11 大模块精准分配(如 Transformer 模块 35 题、RAG 模块 40 题、Agent 模块 30 题等),学完即练,针对性强化
- 面试官视角划重点:按大厂面试评分标准,聚焦 “工业界落地细节 + 高频追问点 + 避坑话术”,避免 “学了原理但答不对”
- 技术 + 面试双闭环:每个模块实现 “技术深度拆解→真题针对性演练→答题框架建模”,学完就能直接用在面试中
四、11 大核心模块
模块 1:大模型面试战备指南
- 解析大模型岗位招聘趋势(算法 / 开发 / 应用岗差异)
- 拆解面试官核心考察维度(技术基础 / 落地能力 / 问题分析)
- 建立面试准备框架(技术梳理 + 题系训练 + 话术打磨)
模块 2:Transformer 核心技术篇
- 深度拆解 Transformer 架构:自注意力机制计算流程、位置编码(RoPE/ALiBi)原理
- 层内组件细节:FFN/GELU/ 残差连接 / Pre-LN 的工业界选型与面试考点
模块 3:MOE 专家混合架构篇
- 解析 MOE 架构核心逻辑:专家分配机制、路由策略
- 工业界落地细节:MOE 的优势与痛点、面试高频问题(如 “MOE 为什么能提升模型能力?”)
模块 4:大模型分布式训练篇
- 拆解分布式训练核心策略:数据并行 / 模型并行 / 流水线并行
- 工业界实操细节:通信优化、负载均衡、故障处理的面试考点
模块 5:大模型微调核心实战篇
- 解析 LoRA/Q-LoRA 等参数高效微调原理
- 微调策略选型:全量微调 vs 低秩微调的适用场景
模块 6:强化学习与 RLHF 篇
- 拆解 RLHF 核心流程:SFT→RM→PPO
- 关键技术细节:奖励模型设计、PPO 训练稳定性优化
模块 7:LangChain 应用开发篇
- 解析 LangChain 六大核心组件:Prompts/Chains/Memory/Tools 等
- 实操框架:组件联动逻辑、LCEL 表达式应用
模块 8:RAG 检索增强生成篇
- 全流程拆解:文档加载→分块→向量化→检索→生成
- 优化技巧:Hybrid RAG、向量数据库选型、幻觉治理
模块 9:Agent 智能体技术篇
- 解析 Agent 核心逻辑:ReAct 框架、工具调用机制
- 开发细节:Agent 类型选型、死循环避免、记忆机制
模块 10:模型部署与压缩篇
- 核心技术:模型蒸馏 / 量化 / 剪枝的原理与协同优化
- 部署细节:资源受限场景下的压缩策略
模块 11:推理优化与显存优化篇
- 推理加速:vLLM/TensorRT-LLM 优化原理、算子融合
- 显存优化:KV Cache 优化、梯度累积、显存估算
五、275 真题模块分配明细
| 模块名称 | 真题数量 | 题系类型(示例) |
|---|---|---|
| Transformer 核心技术篇 | 35 题 | 自注意力计算流程题、位置编码对比题 |
| MOE 专家混合架构篇 | 25 题 | MOE 路由策略题、落地痛点题 |
| 大模型分布式训练篇 | 30 题 | 并行策略选型题、通信优化题 |
| 大模型微调核心实战篇 | 25 题 | LoRA 原理题、微调策略对比题 |
| 强化学习与 RLHF 篇 | 20 题 | RLHF 流程题、奖励模型设计题 |
| LangChain 应用开发篇 | 30 题 | 组件联动题、LCEL 实操题 |
| RAG 检索增强生成篇 | 40 题 | 分块策略题、幻觉治理题 |
| Agent 智能体技术篇 | 30 题 | ReAct 框架题、工具调用题 |
| 模型部署与压缩篇 | 20 题 | 蒸馏原理题、量化感知训练题 |
| 推理优化与显存优化篇 | 20 题 | vLLM 优化题、KV Cache 优化题 |
六、课程核心价值
- 技术全链路覆盖:11 大模块无死角,补全大模型面试核心技术短板
- 答题能力质变:五维题解模式帮你建立 “原理→框架→话术” 的答题逻辑,避免踩坑
- 真题精准匹配:275 题按模块拆分,学练同步,针对性提升各技术域的面试能力
- 面试官视角赋能:聚焦工业界落地细节与评分点,让你的回答更贴合企业需求
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