20 道大模型面试问题（含答案）

大型语言模型在生成式人工智能（GenAI）和人工智能（AI）中正变得越来越有价值。这些复杂的算法增强了人类的能力，并在各个领域促进了效率和创造力。

节前，我们组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、今年参加社招和校招面试的同学。

针对大模型技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备面试攻略、面试常考点等热门话题进行了深入的讨论。

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我总结了可能会遇到的20个LLM面试问题。

初级LLM面试问题

Q1. 简单来说，什么是大型语言模型（LLM）？

大型语言模型（LLM）是一种通过大量文本材料训练的人工智能系统，能够像人类一样理解和生成语言。通过使用机器学习技术识别训练数据中的模式和关联，这些模型能够提供逻辑上和上下文上适当的语言输出。

Q2. LLM与传统聊天机器人有何区别？

传统聊天机器人通常根据预设的指导原则和基于规则的框架进行响应。而LLM则通过大量数据进行训练，这帮助它们能够更自然、更合适地理解和生成语言。由于不受限于预设的回答列表，LLM能够进行更复杂和开放的对话。

Q3. LLM通常如何进行训练？（例如，预训练、微调）

LLM通常经历预训练和微调两个过程。在预训练期间，模型接触到来自多个来源的大量文本数据，从而扩展其知识库并广泛掌握语言。为了提高性能，微调涉及在特定任务或领域（例如，语言翻译或问答）上对预训练的模型进行再训练。

Q4. LLM的典型应用有哪些？（例如，文本生成、翻译）

A. LLM有许多应用，包括文本创作（例如，写作故事、文章或剧本）、语言翻译、文本摘要、问答、情感分析、信息检索和代码开发。它们还可以用于数据分析、客户服务、创意写作和内容创作。

Q5. Transformer 在LLM架构中的作用是什么？

Transformer是一种神经网络架构，在创建LLM时至关重要。Transformer在处理序列数据（如文本）方面非常有用，并且擅长捕捉上下文和长程关系。这种设计使LLM能够理解和生成连贯且上下文适当的语言，而不是逐字处理输入序列。Transformer有助于LLM在文本中建模复杂的关系和依赖关系，从而生成更接近人类语言的语言。

中级LLM面试问题

Q6. 解释LLM训练数据中的偏见概念及其潜在后果。

大型语言模型使用从多种来源（如书籍、网站和数据库）收集的大量文本数据进行训练。不幸的是，这些训练数据通常反映了数据来源中的不平衡和偏见，反映了社会偏见。如果训练集中包含这些内容，LLM可能会识别并传播这些偏见、代表性不足的人群或主题。这可能会产生偏见、成见或错误印象，特别是在决策过程、医疗或教育等敏感领域可能会产生不利后果。

Q7. 如何使用提示工程来改进LLM输出？

提示工程涉及仔细构建发送到系统的输入提示或指令，以引导LLM的输出朝向所需方向。开发人员可以通过创建具有特定上下文、限制和示例的提示来引导LLM的回复，使其更相关、逻辑和符合特定目标或标准。通过使用提供少量样本、添加限制或建议以及逐步改进提示等提示工程策略，可以提高事实准确性、减少偏见并提高LLM输出的整体质量。

Q8. 描述评估LLM性能的一些技术。（例如，困惑度、BLEU评分）

评估LLM的效果是理解其优缺点的重要第一步。困惑度是一种常用的统计量，用于评估语言模型预测的准确性。它衡量模型预测序列中下一个词的能力；较低的困惑度分数表示性能更高。在语言翻译等任务中，BLEU（双语评估替补）评分经常用于评估机器生成内容的质量。它通过将生成的文本与人工参考翻译进行比较来评估词汇选择、词序和流利度。其他评估策略包括让人工评分员评估结果的连贯性、相关性和事实准确性。

Q9. 讨论LLM的限制，例如事实准确性和推理能力。

尽管LLM在生成语言方面表现出色，但它们并非没有缺陷。一个主要限制是它们容易生成事实错误或不一致的信息，因为它们缺乏对底层概念或事实的深刻理解。复杂的推理任务，例如逻辑推理、因果解释或多步骤问题解决，对LLM来说也可能很困难。此外，如果开发人员操控或包含偏见的训练数据，LLM可能会表现出偏见或生成不受欢迎的结果。如果开发人员未根据相关数据微调LLM，在需要特定知识或领域经验的任务中可能会遇到困难。

Q10. LLM使用中的一些伦理考虑是什么？

LLM的伦理考虑：

• 隐私与数据保护：LLM训练使用大量数据，包括敏感信息，带来了隐私和数据保护问题。
• 偏见与歧视：偏见的训练数据或提示可能会放大歧视和偏见。
• 知识产权：LLM生成内容的能力引发了知识产权和归属权问题，特别是当内容类似于现有作品时。
• 滥用与恶意应用：使用LLM伪造数据或造成伤害是潜在的滥用和恶意应用问题。
• 环境影响：LLM操作和训练所需的大量计算资源带来了环境影响问题。

解决这些伦理风险需要制定政策、伦理框架和负责任的LLM创建和实施程序。

Q11. LLM如何处理超出领域或无意义的提示？

大型语言模型（LLM）由于训练在广泛的文本数据上，可以获得一般的知识库和对语言的全面理解。然而，当面对荒谬或超出其训练范围的提示或问题时，LLM可能难以做出相关或合乎逻辑的回应。在这种情况下，LLM可能会利用其对上下文和语言模式的理解，生成看似可信的回复。然而，这些回复可能没有实际内容或是事实错误的。LLM也可能做出含糊或一般性的回答，表明其对提示的不确定或无知。

Q12. 解释少样本学习的概念及其在微调LLM中的应用。

A. 少样本学习是一种LLM的微调策略，其中模型只需少量标注实例（通常为1到5个）即可调整到特定任务或领域。与传统的监督学习需要大量标注数据不同，少样本学习使LLM能够快速从少量实例中学习和泛化。这种方法适用于难以或昂贵地获取大量标注数据的任务或领域。少样本学习可以用于优化LLM在法律、金融或医疗等专业领域中的各种任务，包括文本分类、问答和文本生成。

Q13. 在现实世界应用中，大规模部署LLM有哪些挑战？

在现实世界应用中，大规模部署大型语言模型（LLM）面临许多障碍。一个主要障碍是运行LLM所需的计算资源，这可能非常昂贵且耗能，特别是对于大规模部署。此外，确保用于推理或训练的敏感数据的机密性和隐私性也至关重要。随着时间推移，新数据和语言模式的出现，保持模型的准确性和性能也可能很困难。另一个重要因素是处理偏见和减少生成错误或有害信息的可能性。此外，将LLM集成到现有工作流程和系统中，提供适当的人机交互界面，并确保遵守所有适用法律和伦理标准，也都是挑战。

Q14. 讨论LLM在广泛的人工通用智能（AGI）领域中的作用。

大型语言模型（LLM）的创建被视为朝着开发人工通用智能（AGI）迈出的重要一步。AGI旨在构建具有类似人类的通用智能的系统，能够跨多个领域和任务进行思考、学习和解决问题。LLM在展示类人语言理解和生成能力方面表现出色，这是通用智能的一个重要组成部分。它们可以作为构建模块或组件，贡献于更大AGI系统的语言生成和理解能力。

然而，由于LLM缺乏关键技能，例如一般推理、抽象和跨模式学习传递，它们单独并不能构成AGI。将LLM与其他AI组件（如计算机视觉、机器人技术和推理系统）集成，可能会导致更全面的AGI系统的开发。不过，尽管LLM展示了潜力，但开发AGI仍面临许多挑战，而LLM只是其中的一部分。

Q15. 如何提高LLM决策的可解释性和可理解性？

提高大型语言模型（LLM）决策的可解释性和可理解性对于进一步研究和改进至关重要。一种策略是在LLM设计中加入可解释部分或模块，例如用于生成推理或注意力机制的模块，这可以揭示模型的决策过程。研究人员可以使用技术来检查或分析LLM的内部表示和激活，了解模型如何存储不同的关系和概念。

研究人员还可以采用反事实解释等策略，通过修改模型的输出来确定影响模型决策的因素。此外，通过包括人为参与的方法，可以提高可解释性，在这些方法中，领域专家提供对模型决策的反馈和理解。最终，提高LLM决策的透明度和理解性可能需要结合架构改进、解释技术和人机合作。

Q16. 比较和对比LLM架构，例如GPT-3和LaMDA。

GPT-3和LaMDA是由不同团队开发的两个著名的大型语言模型（LLM）架构。GPT-3（生成预训练变换器3）由OpenAI开发，以其巨大的规模（1750亿参数）而闻名。开发人员使用变换器架构作为基础，训练了大量的互联网数据。GPT-3在文本生成、问答和语言翻译等自然语言处理任务中表现出色。谷歌的LaMDA（对话应用的语言模型）是另一个大型语言模型，专为开放式对话而设计。尽管LaMDA比GPT-3小，但其开发人员对对话数据进行了训练，并添加了提高连贯性和在长对话中保持上下文的策略。

Q17. 解释自注意力的概念及其在LLM性能中的作用。

自注意力是变换器架构中的一个关键概念，常用于大型语言模型（LLM）。在自注意力过程中，模型学习为输入序列的不同部分分配不同的权重，以构建每个位置的表示。这比传统的顺序模型更有效地捕捉上下文信息和长程关系。自注意力使模型能够关注输入序列中无论位置的重要部分，这在词序和上下文至关重要的语言任务中尤为重要。通过包含自注意力层，LLM在内容生成、机器翻译和语言理解任务中的性能得以提高，使其更容易理解和生成连贯且上下文适当的内容。

Q18. 讨论减少LLM训练数据和算法中的偏见的持续研究。

研究人员和开发人员对大型语言模型（LLM）中的偏见问题非常关注，他们不断努力减少LLM训练数据和算法中的偏见。在数据方面，他们探索了数据平衡的方法，即有意在训练数据中包括代表性不足的群体或观点，以及数据去偏方法，即过滤或增加现有数据集以减少偏见。

研究人员还探索了对抗训练方法和创建合成数据以减少偏见。在算法方面的持续研究包括开发正则化策略、后处理方法和偏见感知架构，以减少LLM输出中的偏见。研究人员还探索了解释技术和偏见监控方法，以更好地理解和检测LLM决策中的偏见。

Q19. 如何利用LLM创造更类似人类的对话？

有多种方法可以利用大型语言模型（LLM）创造更类似人类的对话。一种方法是对LLM进行对话数据的微调，帮助其理解上下文切换、对话模式和连贯的回答生成。通过身份建模（persona modeling），即LLM学习模仿特定的个性特征或沟通模式，进一步提高对话的自然性。

研究人员还探索了增强LLM在长对话中保持长期上下文和连贯性的能力的方法，以及将对话锚定在多模态输入或外部信息源（如图像和视频）上的策略。将LLM与其他AI功能（如语音生成和识别）集成，可以使对话显得更自然和引人入胜。

Q20. 探索LLMs在各个行业中的潜在未来应用

具备自然语言处理能力的大型语言模型（LLM）可能会变革多个领域。在医疗领域，LLM可用于患者交流、医疗记录转录，甚至帮助诊断和治疗计划制定。在法律行业，LLM可以帮助进行文件摘要、法律研究和合同分析。在教育领域，LLM可用于内容创作、语言学习和个性化辅导。LLM能够生成引人入胜的故事、剧本和营销内容，这对包括新闻、娱乐和广告在内的创意行业非常有利。此外，LLM还可以通过提供聊天机器人和智能虚拟助手来帮助客户服务。

此外，LLM在科学研究中也有应用，可以用于文献综述、假设生成，甚至为计算实验生成代码。随着技术的进步，LLM预计将越来越多地融入各个行业，增强人类的能力并推动创新。