现互联网研发一枚，曾拿过多个算法/研发岗SP offer，简要介绍一下大模型算法岗面试内容和如何准备面试。大模型算法岗的面试内容，实际上可以拆解成两部分，一是算法岗通用的面试内容，二是大模型专有相关部分。
算法岗通用面试内容
这部分内容很重要，因为通用的面试内容可以适用于不同的研发岗，包括算法、后端开发、数据开发等等，可以“一稿多用”；此外这部分基础掌握的好，也能给面试官留下基础扎实、高潜力的印象。
通用的面试内容，通常分为个人经历介绍、手撕代码、原理考察、创新性问题几部分。个人经历个人经历主要是自我介绍，接着面试官会根据简历和自我介绍中的项目提问。
因此需要详细准备自己的项目内容，可以用STAR方法整理，即背景是什么，项目的目标是什么，采取了什么行动，最终达成了什么结果。
举个例子：我负责了课题组的风力发电机故障诊断的项目，这个项目背景是风力发电机的运维成本极高（背景），需要对风力发电机故障进行实时诊断和提前预警（项目目标），因此利用了风力发电机100w+传感器数据，应用ResNet方法构建了风力发电机的故障诊断模型（行动），最终实现了提前预警，诊断精度提升了x%，发表了一篇一作SCI论文（结果）。
这样，面试官就会问关于项目的详细内容，例如如何提取故障特征，为什么使用ResNet，ResNet的原理是什么等等问题。因此有必要准备一个自己非常熟悉的项目，把算法的原理、项目流程（数据预处理、特征选择、模型和数据）烂熟于心。
手撕代码第一部分项目介绍结束后，面试官会给1~2道算法题让面试者完成，来考察面试者的基本功。因此有必要多刷一些力扣题（leetcode)，至少刷完力扣hot 100题。力扣100题基本上是各企业面试常考的题。
要做到快速手撕代码，在刷题之前，也要熟悉基本的算法和数据结构。例如数组、链表、堆、栈、队列、树、图等数据结构；以及排序算法（快速排序、归并排序、二分搜索）、搜索算法（深度优先搜索、广度优先搜索等；还要学会分析代码的时间复杂度和空间复杂度、优化代码。
一般手撕代码写不出来的话，可以先考虑写一个暴力解，再去思考如何优化。当然有些很硬核的公司（例如Optiver,NVIDIA等外资），可能不仅局限于把力扣上的题写出来，还会涉及用代码实现一个底层逻辑（例如实现一个卷积核）。原理考察这部分仍然是看基础。
例如对于深度学习、自然语言处理、大模型的算法工程师，可能就会问例如反向传播算法的原理、ResNet、Transformer的原理；对于风控算法工程师，则会考察如LightGBM、Xgboost和随机森林算法的原理。
可以结合岗位JD来看自己需重点准备哪些机器学习算法的原理。当然在手撕代码环节没有考察到的数据结构和算法，也可能被问到，例如快速排序、堆排序算法的原理。创新性问题这类问题就比较发散了，重点是看面试者在解决方案未知下的思考能力，一般会结合业务给一个问题。
例如，对于风控算法面试，会提问如何基于数据构建一个好的风控模型，如果没有人行征信数据，又怎么构建好的风控模型？大模型专有面试内容专有面试内容则包含了大模型的相关的知识，依据个人项目的相关性会给出不同的问题。个人经历如果个人经历中有大模型相关的项目，那么就会问项目细节。
和上面通用的问题一样，需要应用STAR法则来梳理，并且熟悉项目中应用的算法原理。如果没有项目经历，也对大模型的原理不太熟悉 ，手撕代码这个环节和上面一样，但硬核的公司可能会要写一些模型底层的逻辑，例如用代码实现Encoder和Decoder。原理考察这里重点考察自然语言模型、深度学习模型、大语言模型相关的原理。
例如Transformer的原理、Bert等自然语言模型的原理、ChatGPT的原理。可以通过岗位的JD来了解我们需要掌握什么内容。
例如这是我在boss直聘上找到的JD。这里要求熟悉CNN、LSTM、BERT、GPT的原理，就可以从这几个知识点来准备。创新性问题这部分问题会结合应用场景和大模型来提问，例如公司需要一个医疗客服机器人，那么说说如何用大模型实现的思路。
如何准备大模型算法岗面试1.打好基础1）熟悉基本的数据结构和算法，刷力扣题目。2）结合岗位JD学习所需要的深度学习模型、自然语言模型和大语言模型的原理、关键概念3）尽量尝试记住它的代码实现（不是必要）2.理论结合实践1）参加一些大模型相关的项目和竞赛，利用大模型技术解决实际问题。2）如果没有条件参加大模型相关的项目，也可以去Kaggle、Github等网站上找一些开源的项目来学习，熟悉项目内容。3）充分熟悉自己的项目，并思考如何用类似的流程来解决一些行业内的问题（创新型问题）。
如何学习AI大模型？
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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
