📈 Гайд по продвинутым вопросам для разработчика LLM

Собеседования на позицию разработчика больших языковых моделей (LLM) в топовых AI-компаниях предъявляют высокие требования к знаниям.

Кандидату необходимо понимать устройство архитектуры трансформеров, владеть методами эффективного обучения и инференса, разбираться в оптимизациях памяти и скорости (таких как LoRA, FlashAttention, vLLM, ZeRO), знать тонкости распределённого тренинга, принципов LLMOps (MLOps для больших моделей) и нюансов продакшн-развертывания LLM.

Также часто проверяют умение решать реальные задачи: от проектирования пайплайна для Sparse MoE до анализа проблем с памятью на GPU, понимания различий между методами обучения с подкреплением (RLHF vs DPO) и способов масштабирования моделей.

Этот гайд структурирован по ключевым темам, соответствующим областям знаний, которые обычно проверяются на собеседованиях. Для каждой темы мы рассмотрим, что пытаются проверить интервьюеры, приведём пример формулировки вопроса и дадим подробный разбор ответа с обсуждением трэйд-оффов, примеров кода или схем, где это уместно. Вы можете изучать материал по разделам, чтобы сфокусироваться на интересующей области.

👉 Гайд

🖥 Полный гайд по реальным SQL-вопросам с собеседований

Введение. Собеседования на позиции, связанные с данными (аналитики, инженеры, ученые данных), всё чаще включают нестандартные и продвинутые вопросы по SQL.

Большие технологические компании (Google, Amazon и др.) предъявляют высокие требования: важна не только правильность запроса, но и умение оптимизировать его и разбираться в реальных бизнес-данных.

В этом гайде мы разберем категории наиболее распространенных сложных SQL-задач с реальных собеседований – от платформ вроде DataLemur, LeetCode, StrataScratch – и подробно поясним решения.

Каждая задача сопровождена анализом: условие, оптимальный подход, используемые SQL-конструкции, возможные ошибки и финальное решение (для PostgreSQL и MySQL, с указанием различий где необходимо).

В конце добавлен отдельный раздел о современных базах данных, включая векторные БД (Pinecone, Weaviate, Milvus и др.), с примерами того, что могут спросить про них на собеседовании и как выглядят SQL-подобные запросы для работы с векторами.

📌 Читать гайд

⚡️ Tencent представили Youtu-GraphRAG — систему, которая объединяет построение графов знаний и их поиск в единую архитектуру.

Раньше методы улучшали либо построение графа, либо поиск по нему — но не оба сразу. Здесь же оба этапа связаны: они корректируют друг друга и устраняют лишние затраты.

Как это работает:
- Всё начинается со схемы — набора правил с допустимыми типами сущностей, связей и атрибутов. Благодаря этому извлекается только релевантная информация без шума.
- Факты сохраняются в виде триплетов (сущность → связь → сущность). Если новые паттерны повторяются часто, схема расширяется.
- Чтобы граф не разрастался в хаотичную сеть, система группирует связанные узлы в сообщества, формируя 4-уровневое дерево знаний: от атрибутов внизу до сообществ наверху.
- Для запросов агент разбивает вопрос на подзапросы в рамках схемы, применяет разные методы поиска параллельно и корректирует ошибки до получения согласованного ответа.

Главное преимущество: одна и та же схема используется и для извлечения знаний, и для разбора вопросов. Это делает рассуждения чище, снижает расход токенов и повышает точность.

Результаты: на бенчмарках — до 90,7% меньше токенов и +16,6% к точности по сравнению с сильными базовыми методами.

Статья: https://arxiv.org/abs/2508.19855

📈 Название это статьи просто топ

“Does Language Model Understand Language?” (*«А понимает ли языковая модель язык?»*) поднимает важный вопрос: действительно ли LLM понимают язык.

Авторы показывают, что даже самые большие модели остаются уязвимыми к тонким особенностям речи:
- некорректно обрабатывают отрицания
- путаются при смене времён
- испытывают трудности с низкоресурсными языками, например бенгали

Авторы предлагают метрикауHCE accuracy, которая показывает, насколько часто предсказание модели укладывается в рамки вариации человеческой оценки (т.е. не требует абсолютной точности, но близкости человеческому восприятию).

Некоторые системы работают надёжнее, но в целом разрыв остаётся значительным. Вывод ясен: масштабирование моделей не решает фундаментальных проблем понимания языка.

arxiv.org/abs/2509.12459