最近 11 个大型语言模型 (LLM) 面试问题（已解答）_大预言模型逻辑测试题目

最近 11 个大型语言模型 (LLM) 面试问题（已解答）供您下次 ML 和 LLM 面试

问题1

哪种技术有助于减少基于提示的学习中的偏见？

A、微调

B. 数据增强

C. 及时校准

D. 梯度裁剪

正确答案：C

解释

及时校准涉及调整提示以尽量减少生成的输出中的偏差。微调修改模型本身，而数据增强则扩展训练数据。梯度裁剪可防止训练期间梯度爆炸。

问题2

您是否需要为所有基于文本的 LLM 用例建立一个向量存储？

答：是的

B、否

正确答案：B

解释

向量存储用于存储单词或句子的向量表示。这些向量表示捕获单词或句子的语义，并用于各种 NLP 任务。

然而，并非所有基于文本的 LLM 用例都需要向量存储。有些任务，例如摘要、情感分析和翻译，不需要上下文增强。

原因如下：

摘要：此任务涉及将大量文本压缩为简短的摘要。除了所总结的文本之外，它不需要其他文档或句子的上下文。
情绪分析：此任务涉及确定一段文本中表达的情绪（积极、消极、中性）。它通常是根据文本本身完成的，不需要额外的上下文。
翻译：此任务涉及将文本从一种语言翻译成另一种语言。上下文通常由句子本身及其所属的更广泛的文档提供，而不是由单独的向量存储提供。

问题3

以下哪一项不是专门用于使大型语言模型 (LLM) 与人类价值观和偏好保持一致的技术？

A、RLHF

B. 直接偏好优化

C. 数据增强<