aceliuchanghong/FAQ_Of_LLM_Interview

해결하는 문제

이 프로젝트는 대규모 언어 모델(LLM) 알고리즘 엔지니어링 직무를 준비하는 개인을 위해 엄선된 면접 질문과 개념 설명을 제공합니다. AI 기술 면접의 광범위하고 빠르게 진화하는 환경을 후보자가 탐색하는 데 도움을 줍니다.

작동 방식

이 저장소는 학습 가이드 역할을 하며 필수 지식을 핵심 기둥으로 구성합니다: 수학 및 프로그래밍 기초, 모델 아키텍처(Transformer 및 MoE 등), 문서 처리(RAG), 강화 학습, 에이전트 시스템. 사용자를 특정 주제와 외부 리소스로 안내하여 이 분야에 대한 포괄적인 이해를 구축합니다.

대상 독자

LLM 산업에서 알고리즘 중심 역할을 목표로 하는 구직자를 위해 설계되었으며, 직면할 가능성이 있는 기술 개념과 일반적인 면접 주제에 대한 구조화된 개요를 제공합니다.

주요 특징

• 선형 대수, 미적분, 통계를 포함한 핵심 수학 요구 사항을 다룹니다.
• Transformer 변형, 확산 모델, 전문가 혼합(MoE)과 같은 중요한 모델 아키텍처를 설명합니다.
• RAG(검색 증강 생성) 및 문서 처리 파이프라인에 대한 실용적인 지침을 포함합니다.
• LLM에 적용되는 PPO 및 DPO를 포함한 강화 학습 개념의 로드맵을 제공합니다.
• 현대 에이전트 시스템 개발 및 평가 방법론에 대한 통찰력을 제공합니다.