推荐收藏！百度算法工程师(大模型方向)被问了这10道面试题（含解析）_算法工程师面试

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同学、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。

今天我整理一下百度算法岗面试题，分享给大家，希望对后续找工作的有所帮助。喜欢记得点赞、收藏、关注。更多技术交流&面经学习，可以文末加入我们交流群。

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问题1：你比较关注哪些主流的开源大模型？

• GPT系列：由OpenAI开发的生成式预训练模型，如 GPT-3。
• BERT系列：由Google开发的转换式预训练模型，如BERT、RoBERTa等。
• T5系列：由Google开发的基于Transformer的编码器-解码器模型，如T5、mT5等。

问题2：讲一下lora的原理

Lora方法指的是在大型语言模型上对指定参数增加额外的低秩矩阵，也就是在原始PLM旁边增加一个旁路，做一个降维再升维的操作。并在模型训练过程中，固定PLM的参数，只训练降维矩阵A与升维矩阵B。而模型的输入输出维度不变，输出时将BA与PLM的参数叠加。用随机高斯分布初始化A，用0矩阵初始化B。

问题3：目前大模型模型结构都有哪些？

• Transformer：基于自注意力机制的模型，包括编码器、解码器和编码器-解码器结构。
• GPT系列：基于自注意力机制的生成式预训练模型，采用解码器结构。
• BERT系列：基于自注意力机制的转换式预训练模型，采用编码器结构。
• T5系列：基于Transformer的编码器-解码器模型。

问题4： prefix LM 和 causal LM、encoder-decoder 区别及各自有什么优缺点？

• prefix LM：通过在输入序列前添加可学习的任务相关前缀，引导模型生成适应特定任务的输出。优点是可以减少对预训练模型参数的修改，降低过拟合风险；缺点是可能受到前缀表示长度的限制，无法充分捕捉任务相关的信息。
• causal LM：根据之前生成的 token 预测下一个 token，可以生成连贯的文本。优点是可以生成灵活的文本，适应各种生成任务；缺点是无法访问未来的信息，可能生成不一致或有误的内容。
• encoder-decoder：由编码器和解码器组成，编码器将输入序列编码为固定长度的向量，解码器根据编码器的输出生成输出序列。优点是可以处理输入和输出序列不同长度的任务，如机器翻译；缺点是模型结构较为复杂，训练和推理计算量较大。

问题5： 模型幻觉是什么？业内解决方案是什么？
模型幻觉是指模型在生成文本时产生的不准确、无关或虚构的信息。这通常发生在模型在缺乏足够信息的情况下进行推理或生成时。业内的解决方案包括：

• 使用更多的数据和更高质量的训练数据来提高模型的泛化和准确性。
• 引入外部知识源，如知识库或事实检查工具，以提供额外的信息和支持。
• 强化模型的推理能力和逻辑推理，使其能够更好地处理复杂问题和避免幻觉。

问题6：翻译任务一般用什么架构

翻译任务主要使用的是seq2seq架构，目前主流的翻译架构是基于Transformer模型的，它采用自注意力机制（self-attention）来捕捉输入序列中不同位置的关联信息，并通过编码器-解码器结构来实现翻译。

问题7：encoder-only, decoder-only, encoder-decoder的区别

Encoder-only：只有编码器，用于将输入序列编码成固定维度的表示，常用于特征提取。

Decoder-only：只有解码器，用于从固定维度的表示生成输出序列，通常在生成式任务中使用。

Encoder-decoder：同时包含编码器和解码器，用于序列到序列的任务，如机器翻译。编码器将输入序列编码成上下文信息，解码器使用该信息生成输出序列。

问题8：讲一下transformer的结构

Transformer模型由编码器和解码器组成，其核心是自注意力机制。每个编码器和解码器均由多个相同的层叠加而成，每一层包含自注意力子层和全连接前馈网络子层。输入序列通过多头自注意力机制进行处理，然后通过前馈网络。每个子层后都有残差连接和层标准化。编码器和解码器之间通过编码器-解码器注意力连接。

问题9：见一下Flash Attention的原理

Flash Attention从attention计算的GPU memory的read和write方面入手来提高attention计算的效率。其主要思想是通过切块（tiling）技术，来减少GPU HBM和GPU SRAM之间的数据读写操作。

问题10：fp32和fp16的区别，混合精度的原理

fp32：32位浮点数，占用4字节，提供高精度的数值表示。

fp16：16位浮点数，占用2字节，提供相对较低的数值表示精度，但在许多情况下仍足够。

混合精度指的是在模型训练中同时使用fp16和fp32，以在计算中提高效率。通常，模型参数使用fp16表示，而梯度和累积值使用fp32表示。这样可以减少内存占用和计算开销，加速训练过程。

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