本合集包含60篇大模型面试文章(机器学习、深度学习、大模型各20篇),共计299微信豆,谢谢您的订阅。
适合人群:
在校学生:如果你是在校学生,对AI有浓厚兴趣,并希望通过学习相关内容增强自己的实践能力,以便在未来的实习或工作中脱颖而出,那么大模型的知识将是你简历上的一大亮点。
职场新人:对于那些刚刚步入职场不久的同学,如果你想通过掌握大模型技术来提升自己的职业竞争力,无论是为了升职加薪还是寻求更好的职业发展机会,这部分内容都将是你的宝贵资产。
追求效率者:如果你希望通过“偷懒”来节省时间,获取整理好的大模型面试资料和信息,以便更高效地准备面试或学习,那么这些资源将是你的得力助手。
经验交流者:渴望与行业内的专业人士近距离交流,汲取更多实战经验,获取第一手行业信息的人群,也将从这些内容中受益匪浅。
不适合人群:
- 自主学习强者:对于那些已经拥有强大自我学习能力,能够独立完成AI相关知识学习的人来说,这些额外的帮助可能不是必需的。
非AI领域人士:如果你不准备进入AI相关领域,或者对AI学习没有兴趣,那么这部分内容可能并不适合你。
人工智能、大模型、AGI(王坚院士更愿意称为基础人工智能,而不是大家熟知的通用人工智能),我坚信一定是大势所趋,AGI终究会到来。
中美大佬们,几乎都已经ALL IN AI。个人没有理由不跟上学习,不ALL IN AI。
以前编写程序、架构设计、带领团队,重复工作居多,一般都能轻松应对。但总缺少挑战,进而缺少点激情。
2022年11月30日,OpenAI发布ChatGPT。作为一个IT老兵、资深架构师、技术总监、10年以上团队管理经验。
第一次兴奋起来,脑中不断回荡董宇辉的金句,一个声音提醒我,是时候行动起来了。
“先起步再调整呼吸,先起飞再调整姿势;想只有困难,做才有答案。”
从那之后,拥抱AI的目标建立了。每天8点-12点,4个小时的AI学习时间,异常地兴奋、充实。学习机器学习、深度学习基础理论,运行大模型,大模型应用开发(Function Calling + LangChain + LlamaIndex),专注小模型。
费曼学习法:“输出倒逼输入”。学习AI最好的方式,就是分享AI、教学AI,输出倒逼AI输入。
2023年11月28日,第一篇《比尔·盖茨-人工智能时代已经开始》开启了架构师带你玩转AI公众号写作分享之路。
开始写作分享AI后,深深感受到一篇高质量的输出,背后需要的是大量的输入。一年半的努力,个人和团队顺利拥抱了AI,个人初步建立了AI知识体系,团队开始使用AI Copilot插件,利用大模型辅助编程,结合实际业务应用小模型。
越学习AI,越感觉其知识体系的庞大,越明白为什么AI大神都是博士起步,越意识到自己知识的缺乏,越理解大部分人都是从入门到放弃。-- AI学习门槛太高,深入太难
以终为始,通过搞定算法岗面试,从而拥抱AI,持续深入学习AI。
5月份开始筹备大面试合集(
机器学习、深度学习、大模型各20篇)。
从5月25日第一篇文章:《大模型面试 - TF-IDF(词频-逆文档频率)》
到7月5日第二十篇文章:《大模型面试 - 深研八本机器学习经典,算法工程师offer稳拿》
历时40天,机器学习两部分内容,20篇文章终于顺利完结。
感谢40位付费粉丝的大力支持,是你们的认可给了我坚持的动力。
机器学习系列主要梳理基本概念、算法简介、模型原理、数学基础。
每篇文章,都是耗时5小时,尽最大努力将枯燥的知识点,用合理的逻辑进行娓娓道来,配上形象生动的图,让初学者更容易消化,降低学习门槛。
7月8日-7月31日,正式进入深度学习第一部分:10大神经网络模型
4. LSTM(长短期记忆网络) 和GRU(门控循环单元)7月中旬,将同步开启视频课程,1周一课,带领大家深入了解神经网络模型。
每节课分为四部分:
1. 阅读模型Paper,掌握模型理论知识;
2. 手撕模型源码,了解模型代码实现;
3. 运行模型,进行训练、推理;
4. 场景应用,模型微改、调参;
7月8日前上车付费文章的小伙伴,免费赠送价值299的神经网络模型视频课程。