引言
随着人工智能技术的飞速发展，大模型成为了众多企业和研究机构竞相追逐的热点。大模型面试也成为了求职者面临的一大挑战。本文将揭秘大模型面试官必问的难题，帮助求职者更好地准备面试。
一、大模型基础知识
1.1 深度学习基础知识
- 激活函数、损失函数、反向传播等概念
- 机器学习算法：逻辑回归、决策树、支持向量机等
1.2 数学基础
- 线性代数、概率统计等
1.3 大模型相关知识
- Transformer架构：理解其工作原理及变体
- 自注意力机制：如何实现以及优缺点
- 模型优化技巧：如知识蒸馏、梯度累积等
二、编程能力
2.1 Python编程
- 熟悉常用的库如NumPy、Pandas等
2.2 深度学习框架
- TensorFlow、PyTorch等
2.3 代码调试技巧
- 如何高效地排查和修复bug
三、项目实践经验
3.1 项目描述
- 能够清楚地介绍自己的项目经历
3.2 技术挑战
- 遇到的技术难题及解决方案
3.3 成果展示
- 项目的最终效果
四、面试常见问题及解答
4.1 大模型微调中的灾难性遗忘问题
- 什么是灾难性遗忘问题
- 如何缓解灾难性遗忘
4.2 大模型显存如何估算？
- 推理显存计算公式
- 训练显存计算公式
4.3 大模型涌现能力产生的原因有哪些？
- 现有研究观点
4.4 各个专业领域是否需要各自的大模型来服务？
- 阐述理由及实现思路
五、总结
大模型面试官必问的难题涵盖了基础知识、编程能力、项目实践经验等多个方面。求职者需要全面、深入地掌握相关知识，才能在面试中脱颖而出。祝大家在面试中取得好成绩！