大模型面试 - 深度学习来了，大模型还会远吗？

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：

1. 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。

2. 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。

3. 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。

4. 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：

1. 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。

2. 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。

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

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。