大模型面试题及答案

1. 什么是大模型？
   答：
   大模型通常指的是那些拥有大量参数（例如数十亿甚至更多）的人工智能模型，这些模型经过大规模数据集的训练，能够处理复杂的任务。大模型的一个重要特点是它们往往能够捕捉到数据中的复杂模式，并且在许多不同的任务上展现出强大的泛化能力。这些模型包括但不限于Transformer架构的变体，如BERT、GPT-3等。
   
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2. 大模型的主要优势是什么？
   答：
   大模型的主要优势在于：

泛化能力：由于其庞大的规模，大模型能够从训练数据中学习到更广泛的模式，从而在未见过的数据上表现出更好的性能。
上下文理解：大模型特别擅长处理自然语言处理任务，能够理解句子之间的复杂关系。
迁移学习：通过预训练和微调，大模型可以很容易地适应新的任务，减少对特定任务大量标注数据的需求。
3. 大模型有哪些常见的挑战？
答：
尽管大模型表现出了惊人的能力，但它们也面临一些挑战：

计算资源需求：训练和运行大模型需要大量的计算资源。
数据偏见：大模型可能会放大训练数据中的偏见。
解释性：大模型通常是黑箱模型，难以理解和解释其决策过程。
训练时间：训练大模型可能需要很长时间。

4. 如何评估一个大模型的效果？
   答：
   评估大模型的效果通常涉及到以下几个方面：

准确率：对于分类任务，准确率是最常用的指标。
困惑度（Perplexity）：对于语言模型，困惑度是一个重要的评估指标，它衡量模型预测下一个词的能力。
BLEU得分：对于机器翻译任务，BLEU得分是常用的评价标准。
人类评估：有时候也会采用人工评估的方式，以确保模型输出的合理性和连贯性。

5. 大模型在哪些领域有广泛应用？
   答：
   大模型在多个领域有着广泛的应用，包括但不限于：

自然语言处理：文本生成、情感分析、问答系统等。
计算机视觉：图像分类、目标检测、图像生成等。
推荐系统：基于用户的兴趣和行为，提供个性化推荐。
生物医学：药物发现、基因组学分析等。
自动驾驶：环境感知、路径规划等。
6. 在实际项目中，如何有效地使用大模型？
答：
在实际项目中有效使用大模型的关键点包括：

模型选择：根据具体任务选择合适的大模型。
数据预处理：确保训练数据的质量，去除噪声和异常值。
超参数调优：通过网格搜索或随机搜索等方式找到最优的超参数配置。
模型微调：利用少量特定任务的数据来微调预训练模型，以适应具体场景。
部署优化：考虑模型的推理速度和内存消耗，优化部署方案。

7. 大模型未来的发展趋势是什么？
   答：
   大模型未来的发展趋势包括：

模型规模继续扩大：随着计算能力的提升，模型的参数量将持续增加。
多模态融合：结合图像、文本等多种数据类型，实现更丰富的交互和理解。
低资源学习：减少对大规模标注数据的依赖，提高模型的自适应能力。
可解释性增强：提高模型的透明度，使其决策过程更容易被理解和解释。
以上这些问题和答案涵盖了大模型的基本概念、优势、挑战以及实际应用等多个方面，希望能够帮助您更好地准备相关面试。如果您有任何特定的问题或者想要了解更多的内容，请随时告知！

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

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如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“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，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，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。

01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

02.大模型 AI 学习和面试资料

1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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