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大模型工程師面試(演算法原理開發實踐與系統部署)

  • 作者：蘇宏博//溫智凱|責編:王金柱
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302703778
  • 出版日期：2025/10/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：364
人民幣：RMB 119 元      售價：元
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內容大鋼
    本書系統梳理了大模型工程師崗位所需的理論基礎與實戰技能，圍繞演算法原理、開發實踐與系統部署三大維度展開內容介紹，旨在幫助希望轉型為大模型工程師的開發者成功通過面試。本書共12章，首先簡要介紹大模型技術演進、崗位分類與典型面試策略，並深入講解數據構建、預處理、Token管理、Prompt設計與語料增強等底層準備環節。隨後，系統剖析大模型的預訓練機制、核心演算法、微調策略與架構演化路徑，包括Transformer原理、LoRA/QLoRA技術棧、RLHF流程、多任務損失建模、MoE專家機制等前沿內容，輔以經典論文與面試熱點解析。最後，面向工程實戰與面試應戰，涵蓋Agent系統構建、RAG檢索架構、MCP通信協議、多智能體A2A協作機制、私有部署與CI/CD流程、安全評估與性能監控等系統集成能力，並輔以面試專項題庫，全面提升面試者在真實求職場景中的技術表達能力與答題策略。
    本書理論與實戰並重，案例緊貼業界真實應用場景，特彆強調面試導向與項目落地能力的結合。適合有一定AI基礎、希望進入大模型領域的軟體工程師、演算法工程師、系統架構師，以及準備求職或轉型到大模型領域的初中級從業者和高年級研究生。
作者介紹
蘇宏博//溫智凱|責編:王金柱
目錄
第1章  大模型發展簡史與崗位解析
  1.1  大模型簡史
    1.1.1  何為大模型
    1.1.2  大模型技術底座：從N-Gram到Transformer
    1.1.3  商業大模型匯總
    1.1.4  大模型發展現狀
  1.2  大模型崗位全解析
    1.2.1  大模型演算法工程師
    1.2.2  大模型開發工程師
    1.2.3  大模型數據工程師
    1.2.4  大模型推理部署工程師
    1.2.5  大模型垂直領域微調工程師
    1.2.6  不同崗位的技術側重點與面試策略
  1.3  國內外代表性公司及其技術棧
    1.3.1  OpenAI、Anthropic與Mistral
    1.3.2  通義千問、文心一言與豆包
    1.3.3  智譜AI、盤古大模型與訊飛星火
    1.3.4  DeepSeek、X Grok與Claude
    1.3.5  各大廠使用的主流框架對比
  1.4  常見面試備考策略分析
    1.4.1  技術廣度與技術深度
    1.4.2  簡歷項目表徵與亮點挖掘
    1.4.3  刷題？論文？還是項目經驗
    1.4.4  大模型領域常見面試提問類型匯總
  1.5  本章小結
  1.6  經典面試題自測
第2章  大模型數據集構建及預處理流程分析
  2.1  預訓練數據集構建
    2.1.1  詳解C4、Pile、BooksCorpus
    2.1.2  中文數據集與中英文對齊
    2.1.3  文本清洗與重複率控制
    2.1.4  多輪對話數據與RLHF語料生成
  2.2  數據預處理與分詞機制
    2.2.1  Tokenization策略對比（BPE、Unigram）
    2.2.2  SentencePiece與Tokenizer
    2.2.3  Token長度分佈與上下文截斷
  2.3  模型輸入格式與批處理機制
    2.3.1  Prompt模板與Instruction格式
    2.3.2  Padding、Masking與Attention機制
    2.3.3  Sliding Window與Chunking機制
    2.3.4  動態Batch構建與GPU負載優化
  2.4  數據增強與數據預微調
    2.4.1  經典數據增強：樣本擴增與反事實生成
    2.4.2  Few-shot語料設計原則
    2.4.3  蒸餾數據與學生-教師模型
    2.4.4  二次構造：社交語料、問答語料
  2.5  本章小結
  2.6  經典面試題自測
第3章  大模型預訓練核心原理
  3.1  Transformer結構解析

    3.1.1  Self-Attention機制實現
    3.1.2  多頭注意力與參數分佈
    3.1.3  Position Embedding方式對比
    3.1.4  層歸一化與殘差連接設計
  3.2  損失函數與訓練目標
    3.2.1  語言建模目標（MLM與CLM）
  ……
第4章  大模型部署與推理優化
第5章  大模型微調技術
第6章  大模型核心架構簡介
第7章  有關大模型經典論文的面試熱點解析
第8章  基於大模型的智能體系統
第9章  RAG系統構建與知識檢索
第10章  MCP協議與A2A通信機制
第11章  項目工程化與系統集成實戰
第12章  高頻面試題深度解析

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