大模型面试宝典：问题全集及权威解答

导读

自ChatGPT开启大模型时代以来，大模型正迎来飞速发展，现在从事大模型开发相关工作可谓是处在时代的风口。那么大模型面试需要哪些技能和技巧呢，本文详细整理了全套的面试问题及答案，希望对大家有所帮助！

[x] 大模型（LLMs）基础面
[x] 1. 目前主流的开源模型体系有哪些？
[x] 2. prefix LM 和 causal LM 区别是什么？
[x] 3. 涌现能力是啥原因？
[x] 4. 大模型LLM的架构介绍？
[x] 大模型（LLMs）进阶面
[x] 1. llama 输入句子长度理论上可以无限长吗？
[x] 1. 什么是 LLMs 复读机问题？
[x] 2. 为什么会出现 LLMs 复读机问题？
[x] 3. 如何缓解 LLMs 复读机问题？
[x] 1. LLMs 复读机问题
[x] 2. llama 系列问题
[x] 3. 什么情况用Bert模型，什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型，咋选？
[x] 4. 各个专业领域是否需要各自的大模型来服务？
[x] 5. 如何让大模型处理更长的文本？
[x] 大模型（LLMs）微调面
[x] 1. 如果想要在某个模型基础上做全参数微调，究竟需要多少显存？
[x] 2. 为什么SFT之后感觉LLM傻了?
[x] 3. SFT 指令微调数据如何构建?
[x] 4. 领域模型Continue PreTrain 数据选取？
[x] 5. 领域数据训练后，通用能力往往会有所下降，如何缓解模型遗忘通用能力？
[x] 6. 领域模型Continue PreTrain ，如何让模型在预训练过程中就学习到更多的知识？
[x] 7. 进行SFT操作的时候，基座模型选用Chat还是Base?
[x] 8. 领域模型微调指令&数据输入格式要求？
[x] 9. 领域模型微调领域评测集构建？
[x] 10. 领域模型词表扩增是不是有必要的？
[x] 11. 如何训练自己的大模型？
[x] 12. 训练中文大模型有啥经验？
[x] 13. 指令微调的好处？
[x] 14. 预训练和微调哪个阶段注入知识的？
[x] 15. 想让模型学习某个领域或行业的知识，是应该预训练还是应该微调？
[x] 16. 多轮对话任务如何微调模型？
[x] 17. 微调后的模型出现能力劣化，灾难性遗忘是怎么回事？
[x] 18. 微调模型需要多大显存？
[x] 19. 大模型LLM进行SFT操作的时候在学习什么？
[x] 20. 预训练和SFT操作有什么不同
[x] 21. 样本量规模增大，训练出现OOM错
[x] 22. 大模型LLM进行SFT 如何对样本进行优化？
[x] 23. 模型参数迭代实验
[x] 大模型（LLMs）langchain面
[x] 1. 基于LLM+向量库的文档对话基础面
[x] 2. 基于LLM+向量库的文档对话优化面
[ ] 3. 基于LLM+向量库的文档对话工程示例面
[x] 1. LLMs 存在模型幻觉问题，请问如何处理？
[x] 2. 基于LLM+向量库的文档对话思路是怎么样？
[x] 3. 基于LLM+向量库的文档对话核心技术是什么？
[x] 4. 基于LLM+向量库的文档对话 prompt 模板如何构建？
[x] 1. 痛点1：文档切分粒度不好把控，既担心噪声太多又担心语义信息丢失
[x] 2. 痛点2：在基于垂直领域表现不佳
[x] 3. 痛点3：langchain 内置问答分句效果不佳问题
[x] 4. 痛点4：如何尽可能召回与query相关的Document 问题
[x] 5. 痛点5：如何让LLM基于query和context得到高质量的response
[ ] 1. 避坑记录
[ ] 2. 本地知识库问答系统（Langchain-chatGLM）
[x] 1. 什么是 LangChain?
[x] 2. LangChain 包含哪些核心概念？
[x] 3. 什么是 LangChain Agent?
[x] 4. 如何使用 LangChain ?
[x] 5. LangChain 支持哪些功能?
[x] 6. 什么是 LangChain model?
[x] 7. LangChain 包含哪些特点?
[x] 8. LangChain 如何使用?
[ ] 9. LangChain 存在哪些问题及方法方案？
[x] 10. LangChain 替代方案？
[x] 1. LangChain 中 Components and Chains 是什么？
[x] 2. LangChain 中 Prompt Templates and Values 是什么？
[x] 3. LangChain 中 Example Selectors 是什么？
[x] 4. LangChain 中 Output Parsers 是什么？
[x] 5. LangChain 中 Indexes and Retrievers 是什么？
[x] 6. LangChain 中 Chat Message History 是什么？
[x] 7. LangChain 中 Agents and Toolkits 是什么？
[x] 1. LangChain 如何调用 LLMs 生成回复？
[x] 2. LangChain 如何修改提示模板？
[x] 3. LangChain 如何链接多个组件处理一个特定的下游任务？
[x] 4. LangChain 如何Embedding & vector store？
[x] 1. LangChain 低效的令牌使用问题
[ ] 2. LangChain 文档的问题
[ ] 3. LangChain 太多概念容易混淆，过多的“辅助”函数问题
[ ] 4. LangChain 行为不一致并且隐藏细节问题
[x] 5. LangChain 缺乏标准的可互操作数据类型问题
[x] 大模型（LLMs）langchain 面
[x] 基于LLM+向量库的文档对话经验面
[x] 大模型（LLMs）参数高效微调(PEFT) 面
[x] 一、LoRA篇
[x] 二、QLoRA篇
[x] 三、AdaLoRA篇
[x] 四、LoRA权重是否可以合入原模型？
[ ] 五、ChatGLM-6B LoRA后的权重多大？
[x] 六、LoRA 微调优点是什么？
[x] 七、LoRA微调方法为啥能加速训练？
[x] 八、如何在已有LoRA模型上继续训练？
[x] 1.1 什么是 LoRA？
[x] 1.2 LoRA 的思路是什么？
[x] 1.3 LoRA 的特点是什么？
[x] 2.1 QLoRA 的思路是怎么样的？
[x] 2.2 QLoRA 的特点是什么？
[x] 3.1 AdaLoRA 的思路是怎么样的？
[x] 一、为什么需要提示学习（Prompting）？
[x] 二、什么是提示学习（Prompting）？
[x] 三、提示学习（Prompting）有什么优点？
[x] 四、提示学习（Prompting）有哪些方法，能不能稍微介绍一下它们间？
[x] 4.4.1 为什么需要 P-tuning v2？
[x] 4.4.2 P-tuning v2 思路是什么？
[x] 4.4.3 P-tuning v2 优点是什么？
[x] 4.4.4 P-tuning v2 缺点是什么？
[x] 4.3.1 为什么需要 P-tuning？
[x] 4.3.2 P-tuning 思路是什么？
[x] 4.3.3 P-tuning 优点是什么？
[x] 4.3.4 P-tuning 缺点是什么？
[x] 4.2.1 为什么需要指示微调（Prompt-tuning）？
[x] 4.2.2 指示微调（Prompt-tuning）思路是什么？
[x] 4.2.3 指示微调（Prompt-tuning）优点是什么？
[x] 4.2.4 指示微调（Prompt-tuning）缺点是什么？
[x] 4.2.5 指示微调（Prompt-tuning）与 Prefix-tuning 区别是什么？
[x] 4.2.6 指示微调（Prompt-tuning）与 fine-tuning 区别是什么？
[x] 4.1.1 为什么需要前缀微调（Prefix-tuning）？
[x] 4.1.2 前缀微调（Prefix-tuning）思路是什么？
[x] 4.1.3 前缀微调（Prefix-tuning）的优点是什么？
[x] 4.1.4 前缀微调（Prefix-tuning）的缺点是什么？
[x] 4.1 前缀微调（Prefix-tuning）篇
[x] 4.2 指示微调（Prompt-tuning）篇
[x] 4.3 P-tuning 篇
[x] 4.4 P-tuning v2 篇
[x] 一、为什么需要适配器微调（Adapter-tuning）？
[x] 二、适配器微调（Adapter-tuning）思路？
[x] 三、适配器微调（Adapter-tuning）特点是什么？
[x] 四、AdapterFusion 思路是什么？
[x] 五、AdapterDrop 思路是什么？
[x] 六、AdapterDrop 特点是什么？
[x] 七、MAM Adapter 思路是什么？
[x] 八、MAM Adapter 特点是什么？
[x] 微调方法是啥？如何微调？
[x] 为什么需要 PEFT？
[x] 介绍一下 PEFT？
[x] PEFT 有什么优点？
[x] 微调方法批处理大小模式GPU显存速度？
[x] Peft 和全量微调区别？
[x] 多种不同的高效微调方法对比
[x] 当前高效微调技术存在的一些问题
[x] 高效微调技术最佳实践
[x] PEFT 存在问题？
[x] 能不能总结一下各种参数高效微调方法？
[x] 大模型（LLMs）参数高效微调(PEFT) 面
[x] 适配器微调（Adapter-tuning）篇
[x] 提示学习（Prompting）
[x] LoRA 系列篇
[x] 大模型（LLMs）推理面
[x] 1. 为什么大模型推理时显存涨的那么多还一直占着？
[x] 2. 大模型在gpu和cpu上推理速度如何？
[x] 3. 推理速度上，int8和fp16比起来怎么样？
[x] 4. 大模型有推理能力吗？
[x] 5. 大模型生成时的参数怎么设置？
[x] 6. 有哪些省内存的大语言模型训练/微调/推理方法？
[x] 7. 如何让大模型输出合规化
[x] 8. 应用模式变更
[x] 大模型（LLMs）评测面
[x] 大模型怎么评测？
[x] 大模型的honest原则是如何实现的？
[x] 模型如何判断回答的知识是训练过的已知的知识，怎么训练这种能力？
[x] 大模型（LLMs）强化学习面
[x] 奖励模型需要和基础模型一致吗？
[x] RLHF 在实践过程中存在哪些不足？
[x] 如何解决人工产生的偏好数据集成本较高，很难量产问题？
[x] 如何解决三个阶段的训练（SFT->RM->PPO）过程较长，更新迭代较慢问题？
[x] 如何解决 PPO 的训练过程同时存在4个模型（2训练，2推理），对计算资源的要求较高问题？
[x] 大模型（LLMs）软硬件配置面
[x] 大模型（LLMs）训练集面
[x] SFT（有监督微调）的数据集格式？
[x] RM（奖励模型）的数据格式？
[x] PPO（强化学习）的数据格式？
[x] 找数据集哪里找？
[x] 微调需要多少条数据？
[x] 有哪些大模型的训练集？
[x] 进行领域大模型预训练应用哪些数据集比较好？
[ ] 大模型（LLMs）显存问题面
[ ] 大模型（LLMs）分布式训练面
[x] 大模型（LLMs）agent 面
[x] 如何给LLM注入领域知识？
[x] 如果想要快速体验各种模型，该怎么办？
[ ] Token及模型参数准备篇
[x] 预训练数据 Token 重复是否影响模型性能？
[ ] SFT需要训练Token数？
[ ] LLMs 位置编码篇
[x] 6.1 ALiBi (Attention with Linear Biases) 思路是什么？
[x] 6.2 ALiBi (Attention with Linear Biases) 的偏置矩阵是什么？有什么作用？
[x] 6.3 ALiBi (Attention with Linear Biases) 有什么优点？
[ ] 6.4 ALiBi (Attention with Linear Biases) 被哪些 LLMs 应用？
[x] 5.1 什么是长度外推问题？
[x] 5.2 长度外推问题的解决方法有哪些？
[x] 4.1 旋转位置编码 RoPE 思路是什么？
[ ] 4.2 推导一下旋转位置编码 RoPE ？
[x] 4.3 旋转位置编码 RoPE 有什么优点？
[ ] 4.4 旋转位置编码 RoPE 被哪些 LLMs 应用？
[x] 1 什么是位置编码？
[x] 2 什么是绝对位置编码？
[x] 3 什么是相对位置编码？
[ ] 4 旋转位置编码 RoPE篇
[ ] 5 长度外推问题篇
[ ] 6 ALiBi (Attention with Linear Biases)篇
[ ] LLMs Tokenizer 篇
[x] Byte-Pair Encoding(BPE)篇
[x] WordPiece 篇
[x] SentencePiece 篇
[x] 对比篇
[x] 1 Byte-Pair Encoding(BPE) 如何构建词典？
[x] 1 WordPiece 与 BPE 异同点是什么？
[x] 简单介绍一下 SentencePiece 思路？
[x] 1 举例介绍一下不同大模型LLMs 的分词方式？
[x] 2 介绍一下不同大模型LLMs 的分词方式的区别？
[x] LLMs Tokenizer 篇
[x] Layer Normalization 篇
[x] LLMs 各模型分别用了哪种 Layer normalization？
[x] 1 LN 在 LLMs 中的不同位置有什么区别么？如果有，能介绍一下区别么？
[x] Layer Norm 篇
[x] RMS Norm 篇（均方根 Norm）
[x] Deep Norm 篇
[x] Deep Norm 有什么优点？
[x] Layer Norm 的计算公式写一下？
[x] RMS Norm 的计算公式写一下？
[x] RMS Norm 相比于 Layer Norm 有什么特点？
[x] Deep Norm 思路？
[x] 写一下 Deep Norm 代码实现？
[x] Layer normalization-方法篇
[x] Layer normalization-位置篇
[x] Layer normalization 对比篇

答案

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