面试宝典：揭秘50个大型模型核心问题精选

news2024/10/12 11:37:37

我精选50个大模型高频面试题，分享给大家

  1. 简述GPT和BERT的区别
  2. 讲一下GPT系列模型是如何演进的？
  3. 为什么现在的大模型大多是decoder-only的架构？
  4. 讲一下生成式语言模型的工作机理
  5. 哪些因素会导致LLM的偏见？
  6. LLM中的因果语言建模与掩码语言建模有什么区别？
  7. 如何减轻LLM中的幻觉现象？
  8. 解释ChatGPT的零样本和少样本学习的概念
  9. 你了解大型语言模型中的哪些分词技术？
  10. 如何评估大语言模型（LLMs）的性能？
  11. 如何缓解LLMs重复读问题？
  12. 请简述Transformer基本原理
  13. 为什么Transformer的架构需要多头注意力机制？
  14. transformers需要位置编码吗？
  15. transformer中，同一个词可以有不同的注意力权重吗？
  16. Wordpiece与BPE之间的区别是什么？
  17. 有哪些常见的优化LLMs输出的技术？
  18. GPT-3拥有的1750亿参数，是怎么算出来的？
  19. 温度系数和top-p，top-k参数有什么区别？
  20. 为什么transformer块使用LayerNorm而不是BatchNorm？
  21. 介绍一下postlayernorm和prelayernorm的区别
  22. 什么是思维链（CoT）提示？
  23. 你觉得什么样的任务或领域适合用思维链提示？
  24. 你了解ReAct吗，它有什么优点？
  25. 解释一下langchainAgent的概念
  26. langchain有哪些替代方案？
  27. langchaintoken计数有什么问题？如何解决？
  28. LLM预训练阶段有哪几个关键步骤？
  29. RLHF模型为什么会表现比SFT更好？
  30. 参数高效的微调（PEFT）有哪些方法？
  31. LORA微调相比于微调适配器或前缀微调有什么优势？
  32. 有了解过什么是稀疏微调吗？
  33. 训练后量化（PTQ）和量化感知训练（QAT）与什么区别？
  34. LLMs中，量化权重和量化激活的区别是什么？
  35. AWQ量化的步骤是什么？
  36. 介绍一下GPipe推理框架
  37. 矩阵乘法如何做张量并行？
  38. 请简述下PPO算法流程，它跟TRPO的区别是什么？
  39. 什么是检索增强生成（RAG）？
  40. 自前主流的中文向量模型有哪些？
  41. 为什么LLM的知识更新很困难？
  42. RAG和微调的区别是什么？
  43. 大模型一般评测方法及基准是什么？
  44. 什么是KVCache技米，它真体是如何实现的？
  45. DeepSpeed推理对算子融合做了哪些优化？
  46. 简述一下FlashAttention的原理
  47. MHA，GQA，MQA三种注意力机制的区别是什么？
  48. 请介绍一下微软的ZeRO优化器
  49. PagedAttention的原理是什么，解决了LLM中的什么问题？
  50. 什么是投机采样技术，请举例说明？

如何学习AI大模型 ？

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。【保证100%免费】🆓

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很多朋友都不喜欢晦涩的文字，我也为大家准备了视频教程，每个章节都是当前板块的精华浓缩。

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这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。（全套教程文末领取哈）

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光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。（全套教程文末领取哈）

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👉5.大模型经典学习电子书👈

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。（全套教程文末领取哈）
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👉6.大模型面试题&答案👈

截至目前大模型已经超过200个，在大模型纵横的时代，不仅大模型技术越来越卷，就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。为了让大家更容易上车大模型算法赛道，我总结了大模型常考的面试题。（全套教程文末领取哈）

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👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习

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