引言
随着人工智能技术的飞速发展，大模型成为了当前IT行业的热门话题。越来越多的企业开始招聘与大模型相关的工作岗位，这也就意味着大模型面试成为了求职者必须面对的挑战。本文将深入解析大模型面试中企业最常出的难题，帮助求职者更好地准备面试。
一、大模型基础面
1.1 目前主流的开源大模型体系有哪些？
目前主流的开源大模型体系包括以下几个：
- GPT系列：包括GPT-1、GPT-2、GPT-3、ChatGPT等，由OpenAI发布。
- BERT：由Google发布，是一种基于Transformer架构的双向预训练语言模型。
- XLNet：由CMU和Google Brain发布，是一种基于Transformer架构的自回归预训练语言模型。
1.2 Prefix LM 和 Causal LM 区别是什么？
Prefix LM和Causal LM的区别主要体现在预训练过程中对序列的顺序限制上：
- Prefix LM：在预训练过程中，模型只能看到序列的当前和过去信息，无法看到未来的信息。
- Causal LM：在预训练过程中，模型可以看到序列的当前和过去信息，同时也能看到未来的信息。
二、大模型进阶面
2.1 RAG技术体系的总体思路
RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术体系的总体思路如下：
- 数据预处理：对数据进行清洗、分块等处理。
- 文本向量化：将文本转换为向量表示。
- Query向量化：将查询转换为向量表示。
- 向量检索：根据Query向量检索相关文本。
- 重排：根据检索结果对文本进行排序。
- Query检索内容输入LLM：将排序后的文本输入到LLM进行生成。
- 输出：输出LLM的生成结果。
2.2 使用外挂知识库主要为了解决什么问题？
使用外挂知识库主要为了解决以下问题：
- 提高LLM的回答准确性。
- 增强LLM的回答丰富度。
- 降低LLM的幻觉问题。
三、LangChain开发框架面
3.1 LangChain的概念
LangChain是一个将各种语言模型连接起来的框架，它可以方便地构建复杂的应用程序。
3.2 LangChain的组成部分
LangChain的组成部分包括：
- 模型层：负责加载和管理各种语言模型。
- 数据层：负责处理和存储数据。
- 算法层：负责实现各种算法和策略。
- 应用层：负责将LangChain应用于实际场景。
四、向量数据库面
4.1 向量数据库的作用
向量数据库主要用来存储和查询高维向量数据，在大模型领域，它可以帮助快速检索与查询相关的文本。
4.2 常用的向量数据库
常用的向量数据库包括：
- Faiss：一个开源的向量化搜索引擎。
- Milvus：一个开源的向量数据库。
- Elasticsearch：一个开源的全文搜索引擎，也可以用来存储向量数据。
五、总结
大模型面试是企业对求职者技术能力和知识广度的一次全面考察。通过了解大模型基础面、进阶面、LangChain开发框架面和向量数据库面等知识点，求职者可以更好地准备面试，提高面试成功率。