大模型面试宝典：小白程序员必看，收藏这份高薪Offer获取攻略！

本文分享了智谱多模态算法工程师的薪资、工作强度及面试经验涵盖项目介绍、技术难点、模型原理、数据构建、训练优化等助力程序员快速入门大模型领域为面试做好准备。更多实战和面试交流欢迎关注、收藏、点赞加入我们星球获取更多资源。岗位信息岗位质谱-AI院-多模态算法工程师工作地点北京海淀区薪资情况月薪 × 16 薪12个月固定 4个月年终股票/期权34年归属资深/博士标配福利六险一金、餐补、算力资源工作13 年Base4060K /月 × 16 薪年终奖24 个月工作35 年资深带队/核心项目/顶会一作总包 100150 万Base6090K / 月 × 16 薪绩效奖金 期权工作强度智谱在多模态领域有CogView、CogVideo、GLM-Image 等行业标杆项目公司节奏偏快强度中等偏上。日常 11 点到晚上 10 点左右走周末偶尔需要加班。论文投稿、版本发布期间会有冲刺会比较累。不搞无效加班看成果和产出技术氛围很强薪资和成长都在行业第一梯队。一面自我介绍你认为你最有代表性的一个项目是什么解决了什么核心问题你这个项目生成模型是什么属于哪一类Diffusion / Autoregressive / GAN为什么这么选项目中的核心技术难点是什么你是如何解决的模型效果是如何评估的用到了哪些指标你是否做过模型对齐如何提升生成质量如何解决文本和图像语义对齐问题训练数据是如何构建的有没有做数据清洗或 filtering你训练模型时遇到过 OOM 吗怎么解决你是否做过分布式训练用的什么框架DeepSpeed / MegatronMegatron / DeepSpeed 的核心优化点是什么ZeRO 1/2/3 区别文生图服务如何做到低延迟如何设计一个高并发生成服务diffusion model 的基本原理、DDPM 和 DDIM 的区别CLIP 的训练目标是什么为什么有效BLIP / Flamingo / GPT-4V 这类模型的核心结构是什么cross-attention 在多模态中的作用如何优化 diffusion 推理速度减少 step / distillation你最近关注的多模态论文有哪些代码题给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target请你在该数组中找出和为目标值的那两个整数并返回它们的数组下标。要求时间复杂度需优于 O(n2)空间复杂度可接受 O(n)。二面请介绍你做过的一个最有价值的多模态生成项目你项目中的模型整体架构是怎样的条件控制text/image/layout是如何注入模型的训练过程中 loss 不收敛的常见原因有哪些你遇到过哪种你如何做 batch size scaling是否用过 gradient accumulation数据分布不均长尾问题如何影响生成模型多模态数据图文对如何构建高质量数据集数据去重dedup为什么重要如何实现弱监督 / 伪标签 在你项目中的作用生成结果模糊/崩坏你如何定位问题如何判断是数据问题还是模型问题训练过程中 loss 正常但生成很差可能原因diffusion 中 ε-prediction、v-prediction 区别为什么 v-prediction 在大模型中更稳定为什么 transformer 适合做多模态生成attention 计算复杂度如何优化flash attention 原理视频生成相比图像生成最大的难点是什么代码题给你一个链表每 k 个节点一组进行翻转请你返回翻转后的链表。k 是一个正整数它的值小于或等于链表的长度。如果节点总数不是 k 的整数倍那么请将最后剩余的节点保持原有顺序。要求仅使用常量额外空间即空间复杂度为 O(1)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。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。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人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。大模型入门到实战全套学习大礼包1、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2、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。3、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。4、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。5、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。适用人群第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】