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大语言模型面试题

发布日期:2024-04-26 08:24:28 浏览次数: 3841
作者:Fintech搬砖录

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如果最近你想找一份大模型相关的工作,本文收集了一些面试题可以准备一下。对于这些题目,一般也可以找个大模型来反复问一下,一般来讲提示词也没什么特别要求,比如“你是一位LLM大语言模型专家,现在有些面试问题请你回答” ,为了避免胡说八道,在大模型回答之后可以提示它检查一下“检查一下你的回答,抓重点回答这个面试题” ,再不放心可以多找几家的大模型应用来回答,相互印证。如果问题太新,要提示先联网搜索再总结回答(这个提示词不会写或者找不到谁家大模型应用有这能力,就别面了)。

当然,如果你想面试大模型应用开发岗,建议多找几家大模型开放平台的API 练一下:4月国产头部大模型开放平台及百模备案信息更新 ,用微软的几个开源框架对接上跑跑, 微软推出18 节AI课程,开始使用生成式 AI 构建应用  。

如果是想尝试一下很热门的AI Agent的开发,可能先找百度文心Agent,字节Coze之类的低码平台体验,未必要直接用大模型 API 去构建,一方面那些可以被大模型使用的插件工具资源不好找,即便有资源,效果也就那么回事,没必要浪费调试时间。

解释 LLM 中token的概念
哪些因素会导致 LLM 中的偏见?
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
了解MOE吗?他的作用是什么?
解释一下大模型的涌现能力?
预训练和微调任务有什么区别?两者的目的是什么?
为什么现在的大模型大多是 decoder-only 的架构?
请画图说明一下 Transformer 基本流程
为什么基于 Transformer 的架构需要多头注意力机制?
介绍下lora和q-lora?
你训练的时候用 float16,还是bfloat16,float32?为什么?
怎么解决训练使用float16导致溢出的问题?
LLaMA 模型为什么要用旋转位置编码?
LLaMA 模型在训练过程中如何处理梯度消失和梯度爆炸问题?
LLaMA 模型使用了哪种激活函数,为什么?
针对长序列,如何在Transformer中实现有效的位置编码?
对LLMs进行数据预处理有哪些常见的做法?
训练数据集的过滤和去重是如何操作的? 详细讲解下这些步骤的重要性及其对模型性能的潜在影响?
如何缓解大语言模型inference时候重复的问题?




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