AI大模型面试宝典：全面解析大模型技术，助你轻松应对各类面试问题
本文系统梳理了AI大模型开发技术的面试要点，涵盖增量预训练、知识蒸馏、推理加速等多个维度，并提供七阶段学习路线图及视频教程、电子书、面试题等资源，帮助程序员系统掌握大模型技术，提升面试竞争力。
AI 大模型技术经过2025年的狂飙，2026年必将迎来应用的落地，对 IT 同学来讲，这里蕴含着大量的技术机会，越来越多的企业开始招聘 AI 大模型岗位。
本文梳理了 AI 大模型开发技术的面试之道，从 AI 大模型基础面、AI 大模型进阶面、LangChain 开发框架面、向量数据库面等不同知识维度，试图找到一个共同的面试速成模式，希望对 IT 同学有所助益。
🔥大模型-增量预训练面
✅1. 为什么要增量预训练？
✅2. 进行 增量预训练 需要做哪些准备工作？
✅3. 增量预训练 所用 训练框架？
✅4. 增量预训练 训练流程 是怎么样？
✅5. 增量预训练 一般需要多大数据量？
✅6. 增量预训练 过程中，loss 上升正常么？
✅7. 增量预训练 过程中，lr 如何设置？
✅8. 增量预训练 过程中，warmup_ratio 如何设置？
✅9. warmup 的步数对大模型继续预训练 是否有影响？
✅10. 学习率大小对大模型继续预训练 后 上下游任务影响？
✅11. 在初始预训练中使用 Rewarmup 对大模型继续预训练性能影响？
🔥大模型-蒸馏面
✅1、知识蒸馏和无监督样本训练？
✅2、对知识蒸馏知道多少，有哪些改进用到了？
✅3、谈一下对模型量化的了解？
✅4、模型压缩和加速的方法有哪些？
✅5、你了解的知识蒸馏模型有哪些？
🔥大模型-推理加速面
✅1、当前优化模型最主要技术手段有哪些？
✅2、推理加速框架有哪一些？都有什么特点？
✅3、vLLM的功能有哪些？
✅4、vLLM的优缺点？
✅6、vLLM离线批量推理？
✅7、vLLM API Server？
✅8、介绍一下Text generation inference？
✅9、Text generation inference的功能有哪些？
✅10、Text generation inference的优缺点？
🔥大模型-框架
🔥大模型-微调
🔥大模型-基础大模型面
🔥大模型-分布式训练
🔥大模型-Agent
🔥大模型-RAG
🔥大模型-显存问题面
🔥大模型-硬件面
技术交流&资料
技术要学会分享、交流，不建议闭门造车。一个人可以走的很快、一堆人可以走的更远。
AI大模型从0到精通全套学习大礼包
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。
只要你是真心想学AI大模型，我这份资料就可以无偿共享给你学习。大模型行业确实也需要更多的有志之士加入进来，我也真心希望帮助大家学好这门技术，如果日后有什么学习上的问题，欢迎找我交流，有技术上面的问题，我是很愿意去帮助大家的！
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01.从入门到精通的全套视频教程
包含提示词工程、RAG、Agent等技术点
02.AI大模型学习路线图（还有视频解说）
全过程AI大模型学习路线
03.学习电子书籍和技术文档
市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的
04.大模型面试题目详解
05.这些资料真的有用吗?
这份资料由我和鲁为民博士共同整理，鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利，同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。
所有的视频由智泊AI老师录制，且资料与智泊AI共享，相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。
资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。
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零基础转型：非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界。
业务赋能 突破瓶颈：传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型。
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