精选20个大模型高频面试题_大模型算法笔试题目

我精选20个大模型高频面试题，分享给大家

1. 简述GPT和BERT的区别
2. 讲一下GPT系列模型是如何演进的？
3. 为什么现在的大模型大多是decoder-only的架构？
4. 讲一下生成式语言模型的工作机理
5. 哪些因素会导致LLM的偏见？
6. LLM中的因果语言建模与掩码语言建模有什么区别？
7. 如何减轻LLM中的幻觉现象？
8. 解释ChatGPT的零样本和少样本学习的概念
9. 你了解大型语言模型中的哪些分词技术？
10. 如何评估大语言模型（LLMs）的性能？
11. 如何缓解LLMs重复读问题？
12. 请简述Transformer基本原理
13. 为什么Transformer的架构需要多头注意力机制？
14. transformers需要位置编码吗？
15. transformer中，同一个词可以有不同的注意力权重吗？
16. Wordpiece与BPE之间的区别是什么？
17. 有哪些常见的优化LLMs输出的技术？
18. GPT-3拥有的1750亿参数，是怎么算出来的？
19. 温度系数和top-p，top-k参数有什么区别？
20. 为什么transformer块使用LayerNorm而不是BatchNorm？

用通俗易懂的方式讲解系列

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