精选 50 个大模型高频面试题_大模型典型测试问题

作者：很楠不爱3 | 2024-05-19 04:41:37

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大模型典型测试问题

节前，我们星球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、参加社招和校招面试的同学，针对算法岗技术趋势、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、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。

汇总合集

下面精选50个大模型高频面试题，更多内容，可以文末加入我们社群获取，喜欢本文记得收藏、点赞、关注。

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？
RLHF模型为什么会表现比SFT更好？
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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