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面试岗位提出这个要求：了解深度学习、大模型模型原理，有算法项目测试经验优先。

以下是帮助你快速掌握深度学习、大模型原理及算法测试相关知识的结构化总结，结合了高频面试考点和实际应用场景：

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一、深度学习核心知识

1. 基础概念

• 神经网络结构：前馈网络（输入层-隐藏层-输出层）、激活函数（ReLU/Sigmoid/Tanh的作用与选择）
• 训练三要素：
  • 损失函数：交叉熵（分类任务）、MSE（回归任务）
  • 优化器：SGD（基础）、Adam（自适应学习率，最常用）
  • 反向传播：链式求导计算梯度，更新权重
• 过拟合解决方案：Dropout（随机屏蔽神经元）、L1/L2正则化、早停法（Early Stopping）

2. 经典模型

• CNN：卷积层（局部感知、参数共享）、池化层（降维）、经典结构（ResNet残差连接）
• RNN/LSTM：处理序列数据，LSTM通过门控机制解决长程依赖问题
• Transformer（重点！）：
  • Self-Attention：Q/K/V矩阵计算注意力权重，捕捉长距离依赖
  • 位置编码：补充序列位置信息（正弦函数或可学习参数）
  • Encoder-Decoder架构：编码器提取特征，解码器生成输出

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二、大模型（LLM）核心原理

1. 核心架构

• Transformer-based：GPT（仅Decoder）、BERT（仅Encoder）、T5（Encoder-Decoder）
• Scale Law：模型参数量、数据量、计算量同步放大提升性能
• 预训练任务：
  • BERT：掩码语言模型（MLM）、下一句预测（NSP）
  • GPT：自回归语言建模（预测下一个词）

2. 关键技术

• 分布式训练：
  • 数据并行（多卡拆分数据）、模型并行（拆分模型层）
  • 混合精度训练（FP16+FP32加速）
• 参数高效微调：
  • LoRA：低秩矩阵适配，冻结原模型参数
  • Prompt Tuning：通过模板引导模型输出
• 推理优化：
  • KV Cache：缓存历史计算结果，减少重复计算
  • 量化工（INT8/4）：降低显存占用

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三、算法项目测试经验

1. 测试重点

• 数据质量验证：检查数据分布偏移（训练集 vs 测试集）、标签一致性
• 模型评估指标：
  • 分类任务：准确率、F1-score、AUC-ROC
  • 生成任务：BLEU（NLP）、人工评估（关键场景）
• 压力测试：
  • 长文本输入（测试模型上下文窗口）
  • 对抗样本鲁棒性（添加噪声或扰动）
• 可解释性测试：
  • Attention可视化（分析模型关注点）
  • SHAP/LIME（局部特征重要性分析）

2. 测试工具链

• 代码级测试：PyTorch/TensorFlow调试工具（如TensorBoard）
• 持续集成：GitHub Actions/Jenkins自动化测试流水线
• Benchmark工具：
  • LM-Eval-Harness（大模型多任务评估）
  • HuggingFace Evaluate（标准指标库）

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四、高频面试问题示例

1. 理论问题

• “请解释Transformer中Self-Attention的计算过程？”
• “如何解决大模型训练中的显存不足问题？”
• “LoRA微调和全参数微调的区别是什么？”

2. 项目问题

• “描述一个你参与的模型测试案例，如何设计测试指标？”
• “如果模型在测试集表现好但线上效果差，可能的原因是什么？”
• “如何测试生成式模型的输出安全性（如避免有害内容）？”

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五、快速学习资源

1. 理论补充：
   • 书籍：《深度学习》(花书)、《动手学深度学习》(李沐)
   • 课程：吴恩达《深度学习专项课》、李宏毅《深度学习》
2. 代码实践：
   • HuggingFace Transformers库（快速实现BERT/GPT）
   • Colab/Kaggle（免费GPU运行Demo）

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面试技巧：

1. 对不熟悉的问题可回答：“这部分我了解有限，但我的理解是…” + 逻辑推理
2. 结合项目经历使用STAR模式（Situation-Task-Action-Result）
3. 强调测试思维：“即使没有实际经验，我曾通过复现论文实验理解测试流程…”

建议选择1-2个经典模型（如BERT或GPT-2），完成从数据准备→训练→测试的全流程demo（可在Kaggle找到案例），面试时作为项目经验展示。