受访者：白衣人间客，本科非相关专业（文科）毕业，现就职大模型算法岗
月薪30K+的面试真题
问：最近又在跳槽吗？
是的，最近有两家面试我觉得特别值得分享，入职薪资都在30K+，面试过程中对细节问的很深：
「大模型方向」
·模型微调：llamafactory如何做数据预处理、参数的设置、精度的选择、精度的选择会对损失造成什么影响、如果不用微调框架会不会写微调脚本？
·模型部署：Tensorrt 与 vLLM各自的优缺点；模型推理的参数有哪些，如何起作用？
·召回怎么加速：faiss、Milvus优缺点，为什么他们向量检索速度快，构建知识库的时候向量用不用做归一化、为什么？
「NLP方向」
·NER：数据的构造、都用过什么模型、有什么优缺点、训练的损失变化、优化如何做、推理后如何取到最后的结果？
·关系抽取：任务如何设计的，有没有做过联合任务的设计（实体识别+关系抽取）？
·Trandformer：架构细节，有没有自己用Transformer做过一些任务？
最大的感受就是，大模型处于上升期，工作机会也相对多一点，但好的岗位还需要真本事，细节一定要掌握。
工作没人带、网课学不会、能力不强的死循环
问：文科生走到这个地步已经很厉害啦！有什么建议可以分享吗？
我自己目前也是一塌糊涂，实在不敢说是建议，说说自己的辛酸血泪史吧哈哈。
2018年本科非科班出身（文科专业），学校也不好。刚开始是接触、学习人工智能，但只是找网上的代码跑通就行。
但是由于功底实在不扎实只能靠网课，学不会没法提升能力，找不到好工作，继续没人带，只能靠网课……这就无解了
问：之前已经报过其他课程为什么还学不会？
很多课程价格很贵，但讲的很浅，照着PPT过一遍理论，调包实现一下各种任务就算实战了。总结下来是：
理论讲解千篇一律，听课跟自己在网上看帖子差不多，讲解既不深刻也不易懂。
代码直接找现成的进行跑通，没有太多关于代码细节的讲解，学完后依然没有动手能力。
老师讲课没激情，很难坚持听下去。
很多课买了没用，我就没看过。
问：那智学优课的课为什么会不一样呢？广告时间了哈哈
哈哈哈，我先说些直观感受吧。
第一点是能听进去，老师讲课的时候永远都是精神非常饱满、状态非常好，两三个小时的直播课状态始终如一。听着就是舒服，不会让人疲倦。
再有是能用的上，无论是我现在在做的O系列模型调研和使用，还是之前Agent相关内容，课程都给了我很大帮助。
最后是明显的提升，通过老师不断地带读源码，让我对看源码也有了一点感觉，很多时候在接触新框架的时也能自己先通过源码进行了解学习，这是我感觉进步最大的一点；
多实践才是硬道理
问：如何做到了4个月完成转行？
我是24年初转入大模型赛道，个人觉得是运气好吧。因为知道自己的情况，所以一直抱着每次进步一点点的想法在前进，找到一份外包的工作就直接干了，26K也很满意。
问：从文科转行到大模型，差距还是挺大的，是怎么想的？
我认为大模型是处在上升阶段，而且是未来趋势。拥抱大模型应该是未来路最宽的选择之一。
至于坚持，其实挺现实的是能多赚钱哈哈~
而且做了技术就知道，只有不断学习才能跟上技术发展的速度，不被淘汰。
问：当下认为什么比较重要呢？
我个人的话，认为最有效的是在打好基础的前提下多时间，基础任务应该多敲代码追求熟练。
我也是去年认识到这点后，开始追求对基础的学习与练习，感觉在学习模型架构、以及模型的训练优化等方面都有帮助，今年也会持续在这个方向努力。
问：那对新人有什么建议吗？
实在不敢谈什么建议，非要说的话，只能说如果想要学习“深度学习/大模型”，选择赋范空间，跟着老师学，是走在正确的道路上，剩下的就要自己努力了。
以上就是本次访谈的全部内容啦~
“Agentic时代同行计划”目的是希望集结大家的智慧。也许你的一句话会在未来5年、10年点亮另一个人的心，给予他继续前行的力量！
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3. 97 道 LLMs 真题：聚焦大型语言模型高频问题
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路线图涵盖 5 大核心板块，从基础到进阶层层递进：一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。
L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代
L1阶段：了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析，学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。
L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊
L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。
L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计
L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。
L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署
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