Новый проект
MisterBooo/llm-interview-questions
Каталог из 100 вопросов и 100 SVG-схем по LLM, RAG, Agent, дообучению, оптимизации инференса и оценке качества с источниками и датами проверки.
- Stars
- ★ 46 ↗ +8 за 7 дней
- Forks
- ⑂ 1
- Язык
- n/a
- Статус
- В канале 1 янв. 1 г.
AI-разбор
Проект представляет структурированный набор из 100 вопросов для подготовки к собеседованиям по большим языковым моделям и связанным системам. Материалы разделены на 14 модулей: архитектура и обучение моделей, RLHF и выравнивание, дообучение, инференс, RAG, обработка документов, векторный поиск, переранжирование, Prompt engineering, Agent, мультимодальность, оценка, мониторинг и графы знаний. Для каждой темы используются краткий ответ, SVG-иллюстрация, дата проверки и сведения об источниках; для 74 вопросов заявлены 202 проверяемых материала, а остальные помечены как учебная систематизация. Описаны практические цепочки RAG с очисткой, разбиением, векторизацией, поиском, переранжированием и генерацией, а также Agent с планированием, вызовом инструментов, памятью, ограничениями цикла и обработкой ошибок. Среди интеграций и подходов упомянуты BM25, плотный поиск, GraphRAG, Multi-modal RAG, FlashAttention, LoRA, PPO, DPO, GRPO и строгий структурированный вывод. Материалы предназначены для быстрого освоения структуры тем и не заменяют первичные источники, эксперименты и проверку в целевой среде; часть вопросов не имеет независимых ссылок, а сведения актуальны по заявленной первичной проверке от 19 июля 2026 года.
Разработчики и инженеры машинного обучения, специалисты по RAG и Agent, исследователи LLM, ML-инженеры, технические интервьюеры и кандидаты, которым нужен системный русскоязычный ориентир по ключевым темам и ограничениям современных AI-систем.
Что внутри
- 100 вопросов, распределенных по 14 тематическим модулям LLM и прикладных систем.
- 100 SVG-схем для визуального объяснения архитектур, алгоритмов и типовых проблем.
- Разбор RAG: обработка документов, векторный и гибридный поиск, переранжирование, генерация и диагностика ошибок.
- Материалы по Agent, включая планирование, инструменты, память, остановку циклов, права доступа и наблюдаемость.
- Темы оптимизации и обучения: FlashAttention, KV Cache, квантование, LoRA, PEFT, PPO, DPO и GRPO.
- Сведения о датах проверки, уровнях источников, контрольных хешах и процедуре исправления ошибок.
Где применять
- Подготовка инженеров и исследователей к техническим собеседованиям по LLM, RAG и Agent.
- Быстрое повторение архитектурных и алгоритмических концепций перед разработкой AI-продукта.
- Онбординг разработчиков в проект, где используются поиск по знаниям, переранжирование, инструменты или мультимодальные данные.
- Поиск направлений для диагностики качества RAG через анализ Recall, релевантности, верности ответа и устранение отдельных этапов конвейера.
- Составление учебного маршрута по современным методам обучения, инференса и оценки больших языковых моделей.
Темы