大模型100问：面试通关，冲刺百万年薪

《大模型100问：面试通关，冲刺百万年薪》共收录了大模型面试中的119道高频问题。全书分为6章，其中的面试问题分别涉及：大模型的基础知识，包括模型推理、训练数据、上下文学习、MoE模型等；大模型预训练相关知识，包括预训练数据、训练策略与基准测试等；大模型监督微调方法与实践，包括微调数据、微调训练等；基于人类反馈的强化学习的算法与训练优化方法，包括DPO、PPO、强化学习、奖励模型等；大模型长文本处理技术，包括位置编码与长上下文能力优化等；多模态大模型的架构设计及其对齐方法等。 《大模型100问：面试通关，冲刺百万年薪》适合正在准备大模型相关岗位面试的算法工程师、研究员或相关专业学生阅读，用于系统备考、查漏补缺。无论是求职冲刺，还是技术体系梳理，本书都是实用的参考资料。

沈炜，曾在字节跳动Seed团队、文心一言担任算法研究员，主要研究方向为大模型后训练、NL2Code和离线强化学习等。曾获ICDM Best Student Paper Runner-up、DataCastle Master Award等奖项，曾参与OpenRLHF、Reinforce++等开源项目，知乎“百面LLM”专栏作者。曾在NIPS、ICML和ICLR等CCF-A类会议上以一作或共同一作的身份发表多篇大模型主题的高质量论文。 王焱，大模型领域头部知识博主，现为初创公司CTO。从零开始做过预训练，从零开始搭建过日活跃用户数为千万的推荐系统。在大模型后训练方面具有丰富的清洗与标注经验，所训练的模型每天有亿级调用量。