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主要内容
本次分享的面试资料系统性地梳理了大模型领域的核心技术要点，包括Transformer架构原理、注意力机制变体、位置编码优化等基础理论，同时深入探讨了Prompt Engineering技巧、微调技术实践和模型优化策略等进阶内容。在分布式训练方面，资料详细解析了DeepSpeed加速原理、流水线并行实现方案以及混合精度训练等技术细节，帮助面试者构建完整的知识体系。
针对算法岗面试特点，资源包特别收录了大规模语言模型面试真题库，涵盖模型推理优化、训练数据构建、多模态融合等热门考点，每道题目都配有详细解析和参考答案。此外还包含大模型应用开发实战案例，如RAG增强检索实现、Agent系统设计、模型部署方案等企业级应用场景，让面试者能够理论联系实际，展现综合技术能力。
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