面试完后，再看这个问题，

只能说一开始确实不知天高地厚了一点，没一点[NLP]经验还想弄大模型。不过好歹看了几天[八股]，面试官的问题也答出来一点，所以也恬着脸写一下面经。

1、首先就是自我介绍，介绍项目经历。[英语四六级]，编程语言。

2、你更熟悉的深度学习框架是什么？为什么选择它？

3、然后是关于大模型的整体架构

4、有哪些省内存的大语言模型训练方法？在[消费级显卡]上训练大模型的方法有了解过吗

5、是否参与过大规模语言模型的预训练或SFT？

6、关于SFT和[RLHF]之间的关系，为什么不用大规模的监督数据训练来代替强化学习

7、对BERT和[BART]的了解，他们的区别是什么

8、预训练方面，有哪些操作能让最后的performance变好

9、[LLMs]存在模型幻觉问题，请问如何处理？

10、请解释一下[注意力机制]是如何工作的，它在大模型中的应用有哪些？

11、你有使用过[分布式训练吗？在大规模模型上采用分布式训练有什么挑战？

12、最后是[transformer](八股，经典为什么要除以根号d和为什么要用layer norm不用batch normlization。

面试下来感觉自己基础太薄弱了，大模型的水很深，即使是实习也是要求很高，很多公司起步都是硕博，还要有paper，有大模型的训练经历。不过这两天看八股也不是一点收获也没有，至少发现了以后要做的[speech方向和NLP有很多共通之处，基本上这两个方向是可以互转的。现在ai的三大方向NLP，[CV]，SPEECH依靠大模型的红利还能暂缓就业，但是未来究竟会发展成啥样前景很不明朗。

总结来说转码之路道阻且长，大学地域限制，课程所学脱离产业严重，当然这些只是客观debuff，最重要的原因还是自己眼高手低不肯认真学。以前看知乎问题“作为一个985废物是什么体验？”只觉得是乐子，现在真是感同身受。

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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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