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大模型工程师面试—算法原理、开发实践与系统部署

📝 内容简介

本书共12章，首先简要介绍大模型技术演进、岗位分类与典型面试策略，并深入讲解数据构建、预处理、Token管理、Prompt设计与语料增强等底层准备环节。随后，系统剖析大模型的预训练机制、核心算法、微调策略与架构演化路径，包括Transformer原理、LoRA/QLoRA技术栈、RLHF流程、多任务损失建模、MoE专家机制等前沿内容，辅以经典论文与面试热点解析。最后，面向工程实战与面试应战，涵盖Agent系统构建、RAG检索架构、MCP通信协议、多智能体A2A协作机制、私有部署与CI/CD流程、安全评估与性能监控等系统集成能力，并辅以面试专项题库，全面提升面试者在真实求职场景中的技术表达能力与答题策略。