收藏必备！小白程序员轻松入门大模型实战指南

本文总结了多家大厂百度、腾讯、阿里大模型算法岗的面试经验涵盖大模型基础知识如结构差异、位置编码、预训练与推理RLHF、PPO、超长上下文处理、智能体工作原理等核心考点。同时还涉及多模态大模型CLIP、BLIP、数据清洗、幻觉与复读问题解决等实战技巧。面试中常见的问题类型及应对策略、代码题如Tokenizer实现也一并收录适合希望系统学习大模型的小白和程序员参考收藏。百度部门与岗位百度TPG - 文心一言团队- 大模型算法岗一面自我介绍和项目介绍介绍一下了解的大模型有哪些这些模型在结构上有什么差异说一下大模型常用的位置编码有哪些各有什么优缺点介绍一下大模型的预训练后训练以及推理是怎么做的并且详细问了 RLHF 的做法包括 PPO 算法的原理以及 DPO 和 PPO 的区别大模型的超长上下文是怎么做的比如说 KIMI大模型智能体是怎么工作的有哪些组件场景题如何训练一个大模型可以做到精确的提取摘要代码股票的四个题买卖股票的最佳时机买卖股票的最佳时机 II买卖股票的最佳时机 III买卖股票的最佳时机 IV整体来说一面偏基础问的问题也主要是一些大模型的八股问题没有太多发散性的问题难度不大。但是考察的还是挺全面的整个面试一个半小时多二面自我介绍因为之前是做 CV 的所以面试官问了 CV 和 NLP 的区别和联系在 Transformer 的大背景下CV、NLP包括语音等能否实现大一统训练大模型的时候数据怎么清洗怎么处理怎么配比怎样操作能更容易使模型达到更好的性能什么是大模型的幻觉如何减轻幻觉问题大模型的复读问题是怎么产生的业内一般有什么解决办法大模型的工具调用怎么实现Agent 有哪几部分构成了解哪些具体的实现方法开放题之前训练大模型的时候遇到过什么困难你是怎么解决的代码实现一个 Tokenizer只能用 PyTorch 基础语法二面相比于一面更加看重综合素质喜欢考察分析问题解决问题的能力对于一些细节知识点的考察并不多。二面也面试了一个多小时面试官还是挺专业的。三面首先过项目但是问的特别细致尤其是一个 Agent 的项目从背景到动机再到做法最后的结果都问的非常细大概有半个小时的时间开放题你觉得当前大模型还存在怎样的问题有什么解决办法吗开放题让你自己设计一个 Agent会怎么做为什么这样做找工作比较在意的点是什么除了薪资还有什么对文心一言这个产品了解吗有哪些优点和值得改进的点如果给你发 Offer你到这个团队能做出什么贡献三面整体来说更加综合不止有一些技术问题还有职业规划这些问题更加考察整体的能力。面试官应该是这个团队的大老板看问题更加系统和全面整体面下来还是比较有压力的。总结整体下来感觉面试官都是非常专业的面试深度和广度都很可以三场面试层层递进。面试官人也不错如果比较满意的话也愿意多花时间来聊而不是严格的卡一个小时这种完任务式的面试。腾讯背景:本弱鸡 211 本硕nlp无论文有实习老板没资源且放养本科有 acm 经历1 铜面试 pcg 日常实习。一面Q1了解什么机器学习算法讲一下原理当时只记得实体识别用到了隐马尔可夫模型讲了讲怎么怎么定义观测状态和隐藏状态、前向传播、解码和应用场景。Q2讲一下 Bert 的结构和怎么训练的怎么用 bert 做下游任务八股双向 transformer encoder 结构预训练任务包括 MLM 和 NSP详细讲了讲。下游任务做过文本分类、关系提取等用 cls 做预测也可以做摘要生成等任务。Q3有没有了解过 LLM有自己调过吗了解 RLHF 过程吗自己训练过 llama3 和 glm8、9B跑过 sft 和 dpo有看过一些技术报告。当时用 deepspeed 跑的然后讲了讲 RLHF 三个过程最后 PPO 四个模型的作用。Q4有了解强化学习吗能不能详细说说 PPO 是什么只通过 RLHF 了解过一点好像跟面试官想要的答案不一致跳过。Q5怎么扩展大模型的最大输入长度改变 transformer 结构GQAMQAflash attention等旋转位置编码 RoPE 等只看过论文自己用的很少就想到啥说啥Q6有了解过模型训练方法吗没用过感觉要凉Q7有了解过文生图吗有了解过一些项目diffusion 和 clip 原理之前有自己跑过 unetdiffusionvae 做文生图任务讲了下为什么这么做。Q8手撕快排当天晚上收到了参加二面的邮件小激动。二面二面没有手撕代码问了问项目讲一下微调大模型是怎么做的数据集怎么构建数据怎么处理看项目中用了 RAG讲一下设计流程其中文本 chunk 怎么做的为什么这么做中间有没有遇到什么困难怎么提高召回如果文本输入大模型后效果不好怎么办怎么提高大模型的外推性有了解过文生图任务吗怎么又问这个然后草草结束一天后流程结束挂了继续努力阿里部门与岗位淘天集团 - 搜推智能产品事业部 - 多模态大模型一面首先是自我介绍和过项目面试官还一起探讨项目用到的方法可行性之类的介绍一下 CLIP了解 LoRA 吗LoRA 微调的原理是什么了解哪些多模态大模型简要介绍几个BLIP 的三个损失函数分别是什么数据是怎样清洗的BLIP2 相对于 BLIP 有哪些改进BLIP3 又有哪些改进Qwen-VL 的三个训练流程分别是什么有什么作用视觉编码器和 LLM 连接时使用 BLIP2 中 Q-Former 那种复杂的 Adaptor 好还是 LLaVA 中简单的 MLP 好说说各自的优缺点代码实现多头自注意力一面比较常规几乎都是八股问题我觉得只要了解常见的多模态大模型都问题不大主要还是要理解各个模型设计的动机是什么这也是面试最喜欢考察的二面自我介绍和过项目简要问了项目中使用某些方法的动机以及是否会导致其他的问题了解 Transformer 吗编码器和解码器的注意力有什么区别在计算注意力中时除以 \sqrt{d_k} 的原因是什么后来有哪些比较经典的基于 Transformer 的语言模型Qwen 相比于原始 Transformer 有哪些结构上的改动Qwen2 又有哪些改进了解 RLHF 吗DPO 和 PPO 有什么区别Loss 是什么样的各自的优缺点是什么介绍一下 CLIP还了解什么其他的对比学习方法开放题了解哪些多模态大模型目前多模态大模型最大的问题是什么代码1143. 最长公共子序列二面其实也偏常规几乎也都是八股问题但是也考察了一些对模型的理解以及知识面的广度整体来说比一面的难度大一些三面自我介绍然后详细过了一下项目了解哪些大模型和多模态大模型然后就聊了大模型这一路是怎么发展过来的Transformer、BERT、GPT、LLaMA、Qwen 这些以及当时的 o1 推理模型平常有尝试过训练过大模型吗规模小一点的也没关系聊天包括职业规划等等三面比较轻松面试官说知识点前面两面都考察过了三面就轻松一些大概40来分钟吧总结整体来说面试体验比较好问的问题都不难面试官也都不错遇到一些卡壳的地方也会进行引导讨论面试氛围很轻松。三面应该是加面的大老板面从交流可以看出来对整个大模型这块的理解还是很深刻的收获不小。百度部门与岗位百度TPG - 文心一言团队- 大模型算法岗一面自我介绍和项目介绍介绍一下了解的大模型有哪些这些模型在结构上有什么差异说一下大模型常用的位置编码有哪些各有什么优缺点介绍一下大模型的预训练后训练以及推理是怎么做的并且详细问了 RLHF 的做法包括 PPO 算法的原理以及 DPO 和 PPO 的区别大模型的超长上下文是怎么做的比如说 KIMI大模型智能体是怎么工作的有哪些组件场景题如何训练一个大模型可以做到精确的提取摘要代码股票的四个题买卖股票的最佳时机买卖股票的最佳时机 II买卖股票的最佳时机 III买卖股票的最佳时机 IV整体来说一面偏基础问的问题也主要是一些大模型的八股问题没有太多发散性的问题难度不大。但是考察的还是挺全面的整个面试一个半小时多二面自我介绍因为之前是做 CV 的所以面试官问了 CV 和 NLP 的区别和联系在 Transformer 的大背景下CV、NLP包括语音等能否实现大一统训练大模型的时候数据怎么清洗怎么处理怎么配比怎样操作能更容易使模型达到更好的性能什么是大模型的幻觉如何减轻幻觉问题大模型的复读问题是怎么产生的业内一般有什么解决办法大模型的工具调用怎么实现Agent 有哪几部分构成了解哪些具体的实现方法开放题之前训练大模型的时候遇到过什么困难你是怎么解决的代码实现一个 Tokenizer只能用 PyTorch 基础语法二面相比于一面更加看重综合素质喜欢考察分析问题解决问题的能力对于一些细节知识点的考察并不多。二面也面试了一个多小时面试官还是挺专业的。三面首先过项目但是问的特别细致尤其是一个 Agent 的项目从背景到动机再到做法最后的结果都问的非常细大概有半个小时的时间开放题你觉得当前大模型还存在怎样的问题有什么解决办法吗开放题让你自己设计一个 Agent会怎么做为什么这样做找工作比较在意的点是什么除了薪资还有什么对文心一言这个产品了解吗有哪些优点和值得改进的点如果给你发 Offer你到这个团队能做出什么贡献三面整体来说更加综合不止有一些技术问题还有职业规划这些问题更加考察整体的能力。面试官应该是这个团队的大老板看问题更加系统和全面整体面下来还是比较有压力的。总结整体下来感觉面试官都是非常专业的面试深度和广度都很可以三场面试层层递进。面试官人也不错如果比较满意的话也愿意多花时间来聊而不是严格的卡一个小时这种完任务式的面试。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2026 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。以上全套大模型资料如何领取