llm_interview_note 项目介绍
项目概述
llm_interview_note 是一个专注于大语言模型（LLMs）相关知识及面试题的项目。此项目由作者整理了网络资源中的相关概念，旨在为有兴趣或需要准备该领域面试的人提供帮助。读者可以通过支持项目来表达对作者工作的认可，比如点亮项目的🌟 star。
学习与实践
为了在资源有限的情况下更好地学习和实践大模型，项目的创建者还开发了 tiny-llm-zh 仓库。该仓库致力于构建小参数量的中文大语言模型，并已部署供公众体验，可以通过访问 ModeScope Tiny LLM 进行互动。
资源推荐
除了主项目外，作者还推荐了一些其他的学习资源：
- llama3-from-scratch-zh：从零开始实现 llama3，可以加载官方权重并在本地机器调试运行。
- tiny-rag：实现一个简单的检索增强生成（RAG）系统。
- AI 工程师八股：涵盖深度学习、机器学习、推荐系统等通用知识。
在线阅读
想通过在线方式获取知识的用户，可以访问 LLMs Interview Note 进行阅读。
社区互动与更多更新
项目的答案由作者亲自撰写，若读者在使用过程中发现任何不合理之处，欢迎指出并进行修正。此外，作者也鼓励读者关注其微信公众号（请参阅链接中的二维码），以获取更多关于大语言模型的更新内容及面试经验。
项目目录
项目的内容丰富多样，涵盖多个章节和主题，包括但不限 于：
- 大语言模型基础与架构
- 训练数据集构建与分布式训练技术
- 有监督微调及推理优化
- 强化学习与检索增强技术
- 大语言模型的评估与应用
这些内容系统地展示了大语言模型的各个方面，从基础概念到实际应用，均有所覆盖，为学习者提供全面的指导。
总结
llm_interview_note 作为一个集合了丰富资源和实践经验的项目，是学习和准备大语言模型相关面试的极佳工具。其开放性和持续更新的内容使之成为无论是入门者还是进阶者都不可多得的学习平台。
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