# LLM-Interview-Guidebook

**Repository Path**: AIHao4585/LLM-Interview-Guidebook

## Basic Information

- **Project Name**: LLM-Interview-Guidebook
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-08-31
- **Last Updated**: 2025-09-02

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 🚀 大模型面试宝典 | LLM Interview Handbook

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[![Stars](https://img.shields.io/github/stars/your-username/llm-interview-handbook?style=flat-square&logo=github&color=yellow)](https://github.com/your-username/llm-interview-handbook)
[![License](https://img.shields.io/badge/license-MIT-green.svg?style=flat-square)](LICENSE)
[![Last Updated](https://img.shields.io/badge/last%20updated-2025.08-orange.svg?style=flat-square)](https://github.com/your-username/llm-interview-handbook/commits/main)
[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](CONTRIBUTING.md)

**🇨🇳 中文 | [English](./README_EN.md)**

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> 📚 **一份面向大模型算法工程师的面试宝典**  
> 从Transformer基础架构、LLM结构中的各种优化点（注意力机制，位置编码，前馈神经网络等），到常见大模型结构、预训练技巧、微调、强化学习、蒸馏等，本文系统梳理了大模型的核心知识点，帮助读者快速掌握大模型面试中的重点和难点。

## 📖 目录导航

### 🏗️ 基础架构篇
- [📊 Transformer基础结构](./docs/transformer/README.md)
- [🔤 分词器详解](./docs/tokenizer/README.md)
- [🎯 注意力机制](./docs/attention/README.md)
- [📍 位置编码](./docs/position/README.md)
- [⚖️ 归一化技术](./docs/normalization/README.md)
- [🧠 前馈神经网络](./docs/ffn/README.md)
- [🎲 解码策略](./docs/decoding/README.md)

### 🏢 模型架构篇
- [🏗️ 主流大模型结构](./docs/models/README.md)
- [🤖 GPT系列详解](./docs/models/gpt.md)
- [🦙 LLaMA系列详解](./docs/models/llama.md)

### ⚙️ 训练优化篇
- [🚀 预训练技巧](./docs/pretrain/README.md)
- [🔧 微调技术](./docs/finetune/README.md)
- [🎮 强化学习](./docs/rl/README.md)
- [🫗 知识蒸馏](./docs/distillation/README.md)

### 🚀 推理部署篇
- [⚡ 模型推理加速](./docs/inference/README.md)
- [🗜️ 模型压缩与量化](./docs/compression/README.md)

### 📊 评估应用篇
- [📈 模型评估](./docs/evaluation/README.md)
- [📚 RAG技术](./docs/rag/README.md)
- [🤖 Agent系统](./docs/agent/README.md)
- [🎯 Prompt工程](./docs/prompt/README.md)

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## 🛠️ 实战面试题
- [🔥 高频面试题汇总](./docs/interview/questions.md)
- [💡 面试技巧分享](./docs/interview/tips.md)

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## 🤝 参与贡献
- [📋 贡献指南](./CONTRIBUTING.md)
- [🐛 报告问题](../../issues)
- [💡 内容建议](../../issues/new/choose)

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## 📈 持续更新计划

### ✅ 已覆盖内容
- [x] Transformer基础架构
- [x] 主流大模型对比
- [x] 训练优化技术
- [x] 推理加速方法

### 🔄 近期更新
- 📅 **2025.08.06**: 初次提交


### 🎯 即将推出
- [ ] 多模态大模型专题
  
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