备战算法专家--要点 1
通常要求深入掌握深度学习、自然语言处理（NLP）、分布式训练等领域的知识。岗位职责可能涉及大模型训练、优化、部署以及解决实际业务问题。重点考察候选人对Transformer架构、预训练技术（如BERT、GPT）、微调方法、推理加速等技术的理解。
掌握大模型基础理论
深入理解Transformer的核心组件（Self-Attention、FFN、LayerNorm等）及其数学原理。熟悉常见的预训练目标（如MLM、NSP、CLM）和模型架构（Encoder-only、Decoder-only、Encoder-Decoder）。掌握大模型训练中的关键技术，如数据并行、模型并行、混合精度训练、梯度检查点等。
数学公式示例：
Self-Attention计算中的Q、K、V矩阵运算：
Attention(Q,K,V)=softmax(QKTdk)V
\text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V
Attention(Q,K,V)=softmax(dkQKT)V
熟悉主流框架和工具
熟练使用PyTorch或TensorFlow框架实现模型训练和调试。了解大模型训练工具链，如DeepSpeed、Megatron-LM、FSDP（Fully Sharded Data Parallel）。掌握分布式训练中的通信优化方法（如AllReduce、ZeRO优化器）。
代码示例：PyTorch实现简单的Self-Attention层
import torch
import torch.nn as nnclass SelfAttention(nn.Module):def __init__(self, embed_size):super(SelfAttention, self).__init__()self.query = nn.Linear(embed_size, embed_size)self.key = nn.Linear(embed_size, embed_size)self.value = nn.Linear(embed_size, embed_size)self.softmax = nn.Softmax(dim=-1)def forward(self, x):Q = self.query(x)K = self.key(x)V = self.value(x)scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) / (x.size(-1) ** 0.5)attention = self.softmax(scores)return torch.matmul(attention, V)
深入研究大模型优化技术
掌握大模型推理加速方法，如量化（INT8/FP16）、知识蒸馏、模型剪枝、缓存机制（KV Cache）。熟悉显存优化技巧，如激活检查点（Activation Checkpointing）、梯度累积。了解大模型微调技术，如Adapter、LoRA、Prefix Tuning等参数高效方法。
准备实际项目经验
梳理与大模型相关的项目经历，包括数据预处理、模型训练、性能调优、部署落地等全流程。准备具体案例说明如何解决显存不足、训练不稳定、推理延迟高等实际问题。量化项目成果（如提升模型效果X%、降低推理延迟Y%）。
实战
如何设计一个千亿参数模型的训练 pipeline，如何优化大模型的推理速度？