最新LLMs面试宝典
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│   ├──  8-大模型（LLMs）进阶面.pdf
│   ├──  9-大模型（LLMs）微调面.pdf
│   ├──  10-LLMs 训练经验帖.pdf
│   ├──  11-大模型（LLMs）langchain 面.pdf
│   ├──  12-多轮对话中让AI保持长期记忆的8种优化方式篇.pdf
│   ├──  13-基于langchain RAG问答应用实战.pdf
│   ├──  14-基于LLM+向量库的文档对话 经验面.pdf
│   ├──  15-大模型 RAG 经验面.pdf
│   ├──  16-LLM文档对话 —— pdf解析关键问题.pdf
│   ├──  17-大模型（LLMs）RAG 版面分析——表格识别方法篇.pdf
│   ├──  18-大模型（LLMs）RAG 版面分析——文本分块面.pdf
│   ├──  19-大模型外挂知识库优化——如何利用大模型辅助召回？.pdf
│   ├──  20-大模型外挂知识库优化——负样本样本挖掘篇.pdf
│   ├──  21-RAG（Retrieval-Augmented Generation）评测面.pdf
│   ├──  22-检索增强生成(RAG) 优化策略篇.pdf
│   ├──  23-大模型（LLMs）RAG —— 关键痛点及对应解决方案.pdf
│   ├──  24-大模型（LLMs）RAG 优化策略 —— RAG-Fusion篇.pdf
│   ├──  25-Graph RAG 面 — 一种 基于知识图谱的大模型检索增强实现策略.pdf
│   ├──  26-大模型（LLMs）参数高效微调(PEFT) 面.pdf
│   ├──  27-适配器微调（Adapter-tuning）篇.pdf
│   ├──  28-提示学习（Prompting）篇.pdf
│   ├──  29-LoRA 系列篇.pdf
│   ├──  30-如何使用 PEFT库 中 LoRA？.pdf
│   ├──  31-大模型（LLMs）推理面.pdf
│   ├──  32-大模型（LLMs）增量预训练篇.pdf
│   ├──  33-增量预训练（Pretrain）样本拼接篇.pdf
│   ├──  34-基于lora的llama2二次预训练.pdf
│   ├──  35-大模型（LLMs）评测面.pdf
│   ├──  36-大模型（LLMs）强化学习面.pdf
│   ├──  37-大模型（LLMs）强化学习——RLHF及其变种面.pdf
│   ├──  38-大模型（LLMs）强化学习—— PPO 面.pdf
│   ├──  39-强化学习在自然语言处理下的应用篇.pdf
│   ├──  40-大模型（LLMs）训练集面.pdf
│   ├──  41-大模型（LLMs）LLM生成SFT数据方法面.pdf
│   ├──  42-大模型（LLMs）显存问题面.pdf
│   ├──  43-显存优化策略篇.pdf
│   ├──  44-大模型（LLMs）分布式训练面.pdf
│   ├──  45-图解分布式训练（一） —— 流水线并行（Pipeline Parallelism）.pdf
│   ├──  46-图解分布式训练（二） —— nn.DataParallel篇.pdf
│   ├──  47-图解分布式训练（三） —— nn.parallel.DistributedDataParallel.pdf
│   ├──  48-图解分布式训练（四） —— torch.multiprocessing 详细解析.pdf
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│   ├──  50-图解分布式训练（六）—— Pytorch的 DeepSpeed 详细解析.pdf
│   ├──  51-图解分布式训练（七）—— accelerate 分布式训练 详细解析.pdf
│   ├──  52-图解分布式训练（八）—— ZeRO 学习.pdf
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│   ├──  54-pytorch 分布式计算 坑-bug 梳理篇.pdf
│   ├──  55-大模型（LLMs）agent 面.pdf
│   ├──  56-LLMs 位置编码篇.pdf
│   ├──  57-LLMs Tokenizer 篇.pdf
│   ├──  58-怎么让英文大语言模型支持中文？（一） —— 构建中文tokenization.pdf

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