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2024-09-16
+1.大模型面试题   
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  13-基于langchain RAG问答应用实战  (1).pdf     
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  1-大模型(LLMs)基础面  (1).pdf     
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  20-大模型外挂知识库优化——负样本样本挖掘篇  (1).pdf     
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  25-Graph RAG 面 — 一种 基于知识图谱的大模型检索增强实现策略  (1).pdf     
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  29-LoRA 系列篇  (1).pdf     
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  34-基于lora的llama2二次预训练  (1).pdf     
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  35-大模型(LLMs)评测面  (1).pdf     
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  38-大模型(LLMs)强化学习—— PPO 面  (1).pdf     
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  39-强化学习在自然语言处理下的应用篇  (1).pdf     
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  3-LLMs 激活函数篇  (1).pdf     
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  40-大模型(LLMs)训练集面  (1).pdf     
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  41-大模型(LLMs)LLM生成SFT数据方法面  (1).pdf     
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  42-大模型(LLMs)显存问题面  (1).pdf     
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  43-显存优化策略篇  (1).pdf     
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  44-大模型(LLMs)分布式训练面  (1).pdf     
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  4-Attention 升级面  (1).pdf     
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  50-图解分布式训练(六)—— Pytorch的 DeepSpeed 详细解析  (1).pdf     
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  52-图解分布式训练(八)—— ZeRO 学习  (1).pdf     
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  53-大模型分布式训练故障恢复篇  (1).pdf     
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  54-pytorch 分布式计算 坑-bug 梳理篇  (1).pdf     
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  55-大模型(LLMs)agent 面  (1).pdf     
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  56-LLMs 位置编码篇  (1).pdf     
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  57-LLMs Tokenizer 篇  (1).pdf     
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  58-怎么让英文大语言模型支持中文?(一) —— 构建中文tokenization  (1).pdf     
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  59-怎么让英文大语言模型支持中文?(二) —— 继续预训练篇  (1).pdf     
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  5-transformers 操作篇  (1).pdf     
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  60-怎么让英文大语言模型支持中文?(三) —— 对预训练模型进行指令微调  (1).pdf     
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  61-大模型(LLMs)加速篇  (1).pdf     
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  62-LLMs 推理性能面  (1).pdf     
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  63-LLM(大语言模型)部署加速方法——PagedAttention篇  (1).pdf     
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  64-大模型推理加速工具 —— vLLM  (1).pdf     
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  65-LLM(大语言模型)部署加速方法——Faster Transformer篇  (1).pdf     
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  66-纯Python超轻量高性能LLM推理框架 —— LightLLM  (1).pdf     
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  67-LLM推理技术之StreamingLLM:如何拥有无限长生成能力  (1).pdf     
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  68-SwiftInfer —— 大模型无限流式输入推理飙升46%,打破多轮对话长度限制  (1).pdf     
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  69-大模型幻觉(LLM Hallucination)面  (1).pdf     
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  6-LLMs 损失函数篇  (1).pdf     
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  70-大模型的幻觉问题篇  (1).pdf     
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  71-如何缓解大模型幻觉?  (1).pdf     
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  72-LLMs 对比篇  (1).pdf     
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  73-百川智能baichuan7B、13B、53B、baichuan2 总结篇  (1).pdf     
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  74-LLaMA 常见面试题篇  (1).pdf     
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  75-GPT 经验篇  (1).pdf     
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  76-思维链 Chain-of-Thought(COT)  (1).pdf     
  76-思维链 Chain-of-Thought(COT)  .pdf     
  77-思维链 Chain-of-Thought(COT)变体篇  (1).pdf     
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  78-小样本提示学习篇  (1).pdf     
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  79-LLMs 测试集 中 数据泄露 问题篇  (1).pdf     
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  7-相似度函数篇  (1).pdf     
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  80-MOE(Mixture-of-Experts)篇  (1).pdf     
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  81-大模型蒸馏篇  (1).pdf     
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  82-LLMs 浮点数篇  (1).pdf     
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  83-自定义 CUDA 函数的轻量级包装器 —— bitsandbytes篇  (1).pdf     
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  84-大模型(LLMs)软硬件配置面  (1).pdf     
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  85-Token及模型参数准备篇  (1).pdf     
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  86-多模态常见面试篇  (1).pdf     
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  87-NLP Trick 篇  (1).pdf     
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  88-文本分类常见面试篇  (1).pdf     
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  89-文本摘要常见面试篇  (1).pdf     
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  8-大模型(LLMs)进阶面  (1).pdf     
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  90-命名实体识别常见面试篇  (1).pdf     
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  91-向量检索常见面试篇  (1).pdf     
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  92-LLMs 其他 Trick  (1).pdf     
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  9-大模型(LLMs)微调面  (1).pdf     
  9-大模型(LLMs)微调面  .pdf     
  main  (1).py     
  main  .py     
  requirements  (1).txt     
  requirements  .txt     
+2.大模型面试2-FAQ_Of_LLM_Interview-main   
+1-大模型应用基础     
   CNN卷积神经网络基础.md      
   GPT&Bert.md      
   Mamba.md      
   Milvus.md      
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   PyTorch从0开始编写Transformer.md      
   PyTorch搭建神经网络.md      
   Pytorch基本用法.md      
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   Yolo基础知识了解.md      
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   聚类.分类_算法.md      
   训练与推理.md      
+2-大模型优化技术     
  +fine_tune      
   常见大模型调用代码.md      
   微调优化.md      
+3-interview_qa     
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   Accelerate-使用进阶.md      
   DataParallel原理与应用.md      
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+5-高效微调篇     
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  +LangChain      
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