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大家好,从 2019 年的谷歌 T5 到 OpenAI GPT 系列,参数量爆炸的模型不断涌现,尤其2022年11月底对话大模型 ChatGPT 的出现更是引起了社会各界的广泛关注。
近些年,在大规模语料库上预训练 Transformer 模型产生了预训练语言模型(PLMs),并在解决各类 NLP 任务上展现出了强大的能力。
当参数规模超过一定水平时,语言模型实现了显著的性能提升,并展现出小模型中不存在的能力,比如上下文学习。为了区别于 PLM,这类模型被称为大型语言模型(LLMs)。
为了让大家更容易上车大模型,结合一些小伙伴参加大模型面试的真题分享和自己实战经验,我对大模型常考的面试题归纳为:大模型基础,大模型参数微调、训练、推理,大模型应用框架,大模型分布式训练,其他技术等内容。
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你比较关注那些主流的开源大模型?
目前大模型模型结构都有那些?
prefix LM 和 causal LM、encoder-decoder 区别及各自有什么优缺点?
模型幻觉是什么?业内解决方案是什么?
大模型的 Tokenizer 的实现方法及原理?
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大模型常用的激活函数有那些?
Multi-query Attention 与 Grouped-query Attention 是否了解?区别是什么?
多模态大模型是否有接触?落地案例?
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P-tuning 讲一下?与 P-tuning v2 区别在哪里?优点与缺点?
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进行SFT操作的时候,基座模型选用Chat还是Base?
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训练中文大模型的经验和方法
模型微调用的什么模型?模型参数是多少?微调模型需要多大显存?
预训练和SFT操作有什么不同?
训练一个通用大模型的流程有那些
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有哪些省内存的大语言模型训练/微调/推理方法?
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如何解决三个阶段的训练(SFT->RM->PPO)过程较长,更新迭代较慢问题?
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为什么需要进行模型量化及原理?
大模型词表扩充的方法及工具?
什么是 LangChain?
什么是 LangChain Agent?
什么是 LangChain model?
除了 LangChain,是否了解其他框架?
是否有基于LangChain 搭建大模型应用的经验,请详细说明?
搭建大模型应用遇到过那些问题?如何解决的?
如何提升大模型的检索效果
是否了解上下文压缩方法?
如何实现窗口上下文检索?
开源的 RAG 框架有哪些,你比较了解?
大模型应用框架 LangChain 和 LlamaIndex 各种的优势有那些?
你使用的向量库有那些?各自有点与区别?
使用外部知识数据库时需要对文档进行分块,如何科学的设置文档块的大小?
LLMs 受到上下文长度的限制,如果检索到的文档带有太多噪声,该如何解决这样的问题?
RAG(检索增强生成)对于大模型来说,有什么好处?
大模型进行训练,你用的是什么框架?
业内常用的分布式AI框架,你什么了解?
数据并行、张量并行、流水线并行的原理及区别?
推理优化技术 Flash Attention 的作用是什么?
推理优化技术 Paged Attention 的作用是什么?
CPU-offload,ZeRO-offload 了解?
ZeRO,零冗余优化器 的三个阶段?
混合精度训练的优点是什么?可能带来什么问题?
Megatron-DeepSpeed 方法?
Megatron-LM 方法
你GPU服务器用的那些?
是否使用过国产GPU服务器?
是否部署过Docker 和 k8s ?
Linux 常见命令大全
Docker 常用命令大全
Kubernetes 常用命令大全
平时使用的开发语言是什么?
53AI,企业落地大模型首选服务商
产品:场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
承诺:免费POC验证,效果达标后再合作。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
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