《2024最新LLMs面试宝典》是一份全面覆盖大模型(LLMs)相关知识与面试题的资源，内容涵盖从基础理论到高级应用的各个方面。包括大模型的基础架构(如Layer Normalization、Attention机制、损失函数等)、进阶技术(如微调、强化学习、分布式训练)、实用工具(如LangChain、RAG优化策略)以及前沿研究方向(如多模态、MOE模型、幻觉问题)。此外，还涉及大模型的推理加速、显存优化、评测方法及实际部署框架对比。该宝典通过详细的面试题解析和技术文档，帮助读者深入理解大模型的核心技术，并为相关领域的面试提供全面准备。
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