大規模言語モデル アルゴリズム実習・面接ガイド

AI/ML
大規模言語モデル アルゴリズム実習・面接ガイド

大規模言語モデル アルゴリズム実習・面接ガイド

2026年の大規模言語モデル（LLM）アルゴリズム系インターン面接向けの実践ノート集。DeepSeek／Qwenの技術レポート解析、PPOやRoPE、Transformerのハンズオンな導出、RLHFの核となる理論と「八股文」的な面接問答、さらに面接で良く出る実務的知見や例題をまとめ、継続的に更新されるリソースを一本化したリポジトリです（実務・面接準備に即効性のある要点整理と解法を提供）。

https://github.com/Junvate/LLM-Algorithm-Intern-Guide

概要

本リポジトリ「LLM-Algorithm-Intern-Guide」は、主に大規模言語モデル領域のアルゴリズム系インターン面接を想定した個人ノート集です。DeepSeek や Qwen といった代表的な技術レポートの解析、PPO（Proximal Policy Optimization）や RoPE（Rotary Positional Encoding）、Transformer のコアな数学的導出を「手で引き裂く（手撕）」形で整理しており、RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）の核心や頻出の面接八股文（定型回答）も収録しています。読み手が短期間で面接の想定問答と実装上の落とし穴を理解できるよう、図解的説明や数式導出、実務的なコメントを中心にまとめられており、MIT ライセンスで公開、PR歓迎と明記されています。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 14
  • フォーク数: 1
  • ウォッチャー数: 14
  • コミット数: 11
  • ファイル数: 1
  • メインの言語: 未指定

主な特徴

  • DeepSeek / Qwen 等の最新技術レポートを分かりやすく要約・解説している点。
  • PPO・RoPE・Transformer といったアルゴリズムを面接で問われる切り口で「手を動かして」解説（数式導出や直感的説明付き）。
  • RLHF の核心概念（報酬モデルの学習、オフポリシー／オンポリシーの扱い、評価指標）と面接で役立つ定型回答を収録。
  • MIT ライセンスで公開、貢献（PR）歓迎の姿勢で継続的に更新中。

技術的なポイント

このリポジトリの技術的な要点は、面接で重要視される「理論の本質」と「実装上の落とし穴」を橋渡しする点にあります。まず Transformer に関しては、自己注意機構の数式的導出から計算複雑度の議論、スケーリング則の直感的解説まで扱い、実際の面接で要求される「なぜ？」に答えられるようにしてあります。RoPE については、従来の絶対／相対位置エンコーディングとの違いを周波数領域的な観点や行列表現で示し、実装時の数値安定性やバッチ処理時の注意点を具体例で説明します。

PPO に関しては、KL 制約やクリッピング手法の理論的背景（目的関数の導出、近似に伴うバイアス・分散トレードオフ）を丁寧に解説し、簡易実装例とともにハイパーパラメータが学習挙動に与える影響（学習率、クリップ幅、バッチサイズ）を面接で答えやすい形で整理しています。RLHF の章では、報酬モデルの教師付け（対話データのラベル付け方法、ペア比較方式）、人間フィードバックのバイアスとその補正方法、オフラインデータとオンライン微調整の組み合わせ方、評価指標（win-rate, preference accuracy, alignment metrics）について触れており、実務で直面する設計上のトレードオフを明確化しています。

さらに、DeepSeek / Qwen の技術レポート解析では、各提案手法の位置付け（効率化、品質改善、スケーラビリティ）と実験設定の読み解き方を示し、再現性チェック時に注目すべきメトリクスや実装上の再現ポイント（シード固定、データ前処理、評価スクリプト）をチェックリスト化しています。これらは単なる理論解説に留まらず、面接官に対して具体的な再現戦略や改善提案を示せるように設計されています。

最後に、面接対策としての「八股文」的な定型回答やよくある問答例も豊富に含まれており、短時間で要領よく答えを組み立てられるようアンサー例とキーワードが整理されています。総じて、このリポジトリはアルゴリズム理解と実装上の注意点を両輪で学べる構成になっており、実務志向のインターン志望者にとって即戦力となる知識セットを提供します。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • README.md: file

README 抜粋では、リポジトリ目的の明記、面接で問われた知識点の収集、DeepSeek フォーカスバッジ、MIT ライセンス表示、PR歓迎などが確認できます。リンク（Feishu のノート）やライセンス、貢献ガイドラインに関するメタ情報も含まれています。

まとめ

面接と実装の橋渡しをする実戦的なノート集。短期集中で学べる利便性が高いです（MIT・PR歓迎）。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

🚀 大模型算法岗实习面经 | 包含 DeepSeek/Qwen 技术报告解析、手撕 PPO/RoPE/Transformer、RLHF 核心与八股文 | 持续更新中… 笔记链接

License PRs Welcome DeepSeek

写在前面： 本仓库记录了我在准备大模型算法岗实习过程中的核心笔记。 这里的每一个知识点都是我在面试时被实际问到或者在小红书收集到的八股面经 …