AI大模型面试线路-知理编程：全面的技术学习平台

[ 2025.4.22更新 ]

AI 大模型工程师面试学习线路（七阶段全体系）

🎯 目标：系统掌握大语言模型底层原理、工程实践、模型部署与调优技能，具备胜任大模型研发岗位的技术储备与面试硬实力。

第一阶段：深度学习基础回顾

目标：牢固掌握深度学习核心概念，为大模型理解打基础

1. 神经网络基础

前向传播与反向传播
激活函数（ReLU, GELU, Swish）
损失函数与优化器（SGD, Adam, LAMB）

2. CNN / RNN 回顾（为了忘掉而学）

CNN 原理与应用场景
RNN/LSTM/GRU 结构与局限性

3. 面试考点

反向传播如何计算？
为什么使用 LayerNorm 而不是 BatchNorm？
LSTM 和 Transformer 的核心区别是什么？

第二阶段：Transformer 及其衍生模型

目标：深入理解 Transformer 架构及其演变路线图

1. Transformer 架构全解析

Self-Attention 与 Multi-Head Attention
Position Encoding：正余弦 vs Learnable
Masking 技术与 Decoder 的注意力机制

2. GPT / BERT / T5 对比

GPT：自回归语言建模
BERT：双向编码器，填空式任务
T5：统一文本到文本架构

3. 面试高频

Transformer 的计算复杂度？
为什么用残差连接 + LayerNorm？
Attention 为什么比 RNN 更适合并行？

第三阶段：预训练与微调机制

目标：理解大模型训练流程及参数高效调优技巧

1. 预训练任务类型

Causal LM（GPT系）、Masked LM（BERT系）、Span Corruption（T5系）

2. 微调方式

Full fine-tuning：整个模型微调
Parameter-efficient tuning（LoRA、Adapter、Prefix Tuning）
Prompt Tuning 与 In-context Learning

3. 面试常问

LoRA 如何降低显存消耗？
微调一个大模型时最关键的工程难点是什么？
什么情况下推荐用 Prompt Tuning？

第四阶段：模型训练工程化

目标：掌握大模型训练的工程实践与分布式策略

1. 分布式训练策略

Data Parallel / Model Parallel / Pipeline Parallel
ZeRO（Zero Redundancy Optimizer）技术详解

2. 训练框架

PyTorch Distributed、DeepSpeed、FSDP、Megatron-LM
微调框架：PEFT, Hugging Face Transformers

3. 训练优化技巧

Mixed Precision (fp16/bf16)
Gradient Checkpointing
Dynamic Loss Scaling

4. 面试必备

说说 DeepSpeed 怎么节省内存？
如何训练一个百亿参数模型但 GPU 只有 24GB？
什么是 Megatron-LM 的特点？

第五阶段：大模型部署与推理优化

目标：掌握大模型推理与部署方案，实现低延迟、高吞吐的部署效果

1. 模型量化与剪枝

8bit/4bit 量化（BitsAndBytes, GPTQ）
结构化 vs 非结构化剪枝
Sparse Attention 机制

2. 推理加速工具链

ONNX、TensorRT、vLLM、ggml、llama.cpp
大模型并发推理服务框架：vLLM、TGI、OpenVINO

3. 多设备部署策略

GPU、TPU、CPU、边缘设备部署差异
Flash Attention、KV cache 优化推理速度

4. 面试问题

如何部署 70B 参数模型？
什么是 Flash Attention？它如何加速推理？
模型量化会不会影响效果？

第六阶段：系统集成与产品化落地

目标：实现从模型到应用的闭环落地，具备实战集成能力

1. 多模态与长上下文模型接入

文本生成、图像生成、RAG（检索增强生成）
长上下文窗口模型（Claude、GPT-4 Turbo、Mistral）

2. 接口封装与服务架构

API 网关、Token 限流、异步调用
LLMOps：监控、日志、A/B测试、Prompt 路由

3. 结合知识库 / 搜索引擎

使用 Faiss、Weaviate 构建向量检索系统
OpenAI Function Calling / LangChain Agent 使用方式

4. 面试常问

如何实现向量检索 + LLM 的融合问答系统？
一个 LLM 服务怎么防止 prompt 注入？
你怎么评估 LLM 接入后的产品效果？

第七阶段：大模型安全、伦理与前沿技术

目标：了解大模型面临的现实挑战与未来发展方向

1. 模型安全问题

Prompt Injection、Jailbreak
输出有害内容监测（毒性检测、多轮意图识别）

2. 模型监管与合规

欧盟 AI 法规、国内管理办法（合规审查、备案）
可解释性与透明性需求

3. 大模型趋势前瞻

MoE（专家混合）、SFT + RLHF + DPO 微调三部曲
多模态统一模型（GPT-4V、Gemini）
自动编程、Agent系统（AutoGPT、OpenDevin）

附录：面试高频问题 Top 10

Transformer 的 Attention 是怎么计算的？有哪些优化方法？
GPT 为什么是 Decoder-only？Decoder 结构和 Encoder 有什么区别？
LoRA 为什么高效？底层原理是什么？
怎么评估一个大模型是否过拟合？
大模型部署时怎么做负载均衡？
微调大模型有哪些稳定性风险？如何排查？
为什么 ChatGPT 能对话上下文那么强？
大模型训练过程中可能遇到哪些梯度爆炸/消失问题？
怎么对模型进行 online hot update？
你怎么看大模型对中小企业的影响？

推荐学习资源

《Attention Is All You Need》原论文
HuggingFace Transformers 官网教程：https://huggingface.co/docs
微调神器 PEFT: https://github.com/huggingface/peft
超神部署工具 vLLM: https://github.com/vllm-project/vllm
GPT 模型全景图：paperswithcode.com、arxiv-sanity

去1:1私密咨询