底本为 Language Models Interview Handbook（© 2026 Lamhot Siagian, AI Engineering Insider）。正文为个人学习整理的全文中文述译，转载请注明出处，勿用于商业再发行。
系列说明与动机见博客文章：《LLM Interview Handbook》读书笔记与全译系列。
章节列表
| 章 | 主题 | 阅读 |
|---|---|---|
| 1 | 导论、基础与 LLM 职业路线图 | ch01 |
| 2 | Token、分词与上下文窗口 | ch02 |
| 3 | 嵌入与语义表示 | ch03 |
| 4 | Transformer、注意力与位置推理 | ch04 |
| 5 | 预训练目标、模型家族与经典对照 | ch05 |
| 6 | 基于大语言模型的分类 | ch06 |
| 7 | 主题建模、聚类与规模化主题发现 | ch07 |
| 8 | 大规模语言模型系统的检索基础 | ch08 |
| 9 | 生产级 RAG 架构与有据作答 | ch09 |
| 10 | 提示、上下文学习与 LLM 编排 | ch10 |
| 11 | 多模态大语言模型 | ch11 |
| 12 | 定制嵌入与检索优化 | ch12 |
| 13 | 微调、PEFT 与适配策略 | ch13 |
| 14 | 语言模型的优化与数学基础 | ch14 |
| 15 | 文本生成、解码与规模化服务 | ch15 |
| 16 | 架构、扩展与实务部署 | ch16 |
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