大模型面经，腾讯-混元大模型面经-华5硕，差点没顶住，大模型入门学习路线与面试精要（附104G福利资源）
本文分享了在大模型团队面试中涉及的核心知识点，包括大模型架构（如MoE与Dense对比）、训练与推理流程、SFT及RLHF的作用与算法，并探讨了强化学习在模型对齐中的应用。文章还覆盖了面试中常见的代码题和岗位相关技能，如LoRA、DeepSpeed ZeRO等优化方法。最后，提供了大模型学习路线图及丰富的学习资源，助力程序员系统学习并提升在大模型领域的竞争力。
部门与岗位：TEG - 混元大模型团队 - 大模型对齐
一面
自我介绍，过实习，讲论文，论文过的比较细，有说的笼统的地方面试官会实时进行询问交流
了解哪些大模型，简要挑一两个介绍一下，当时说了 Qwen 和 DeepSeek，然后面试官又问了这两个有什么区别
接着上一问，为什么大家都开始探索 MoE 架构，MoE 相比 Dense 有什么好处
在之前实习的时候用 LoRA 微调过 Qwen，于是问了有没有全量微调过，有没有对比过两者的性能表现
讲一下大模型训练和推理的流程，SFT 和 RLHF 的作用分别是什么
在 RLHF 中，目前主流的强化学习算法有哪几个，写一下损失函数的表达式
代码：22. 括号生成
代码：多头自注意力
一面问的八股还是比较多的，问的也比较细，而且还写了两道代码题，整个面试花的时间也比较多，大概一个半小时左右
二面
自我介绍，过实习和论文，面试官会一起进行探讨，包括工作的动机、贡献和结果，也会提一些问题和建议
之前实习用 DeepSpeed 微调过 Qwen2-72B，于是面试官问了 ZeRO-1，ZeRO-2，ZeRO-3 三个模式的区别
当时你用 DeepSpeed ZeRO-3 来微调 Qwen2-72B，每一张卡占用的显存大概是多少，估算一下为什么是占这么多的显存
除了 DeepSpeed，还用过其他的什么优化方法吗
我看你也用到了 LoRA，知道 LoRA 的原理吗，A 和 B 两个矩阵怎么初始化，有了解过其他的初始化方法吗
对 RLHF 了解的多吗
代码：3. 无重复字符的最长子串
二面更多的是结合具体的工作来问的，从用到的东西来引出问题，问的也比较灵活。当然因为部门主要是做对齐的，所以也大概聊了聊 RLHF
三面
自我介绍，挑一个觉得做的比较好的论文和实习讲一下，面试官问的比较详细，为什么选现在这种方案，为什么 work，其他方案有考虑吗
在微调 Qwen 的时候，数据是怎么构造的，有用到什么数据清洗方法吗，数据配比是怎么做的
讲一下 RLHF 的流程，之前有用 RLHF 做过模型对齐吗
在做对齐的时候，为什么 SFT 之后还要做 RLHF，只用 SFT 可以吗
知道哪些强化学习算法，除了 PPO 和 DPO 这些呢，DeepSeek 用的 GRPO 相比于 GPT 的 PPO 做了哪些改进
开放题：对目前大模型的发展有什么看法
代码：零钱的两个题 322. 零钱兑换518. 零钱兑换 II
三面面试官更聚焦于对齐这一块的内容，考的比较深。由于之前没有接触过强化学习，答得还是比较吃力的，不过面试官还挺好的，会一起讨论来做引导
四面
自我介绍，过论文和实习，问的也比较细，这里能明显的感受出来面试官的视角更系统，会把这些工作串起来问我看你简历上没写 RLHF，平常有用过 RLHF 吗
推导一下神经网络反向传播的过程一道排列组合的概率题
开放题：你觉得大模型目前还有哪些可以改进的点
四面整体更看重思维和基础，没有考察什么八股
总结
一共四轮技术面，整体来说强度比较大，对于大模型八股的考察比较细，对大模型的理解问的也比较深刻，包括一些数理逻辑基础，考察的比较全面
如何系统的学习大模型 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。
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01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生
2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：
国内大模型相关岗位缺口达47万
初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）
70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点
真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！
02.大模型 AI 学习和面试资料
1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工
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✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）
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。