引言
随着人工智能技术的飞速发展，大模型（LLMs）成为了当前研究的热点。对于求职者而言，大模型算法工程师的面试是一道难题。本文将针对大模型面试中的热门难题进行解析，并提供一些实战技巧，帮助求职者更好地准备面试。
一、大模型基础面试题
1. 目前主流的开源模型体系有哪些？
解答： 目前主流的开源模型体系包括：
- GPT系列：如GPT-3、GPT-4等。
- BERT系列：如BERT、RoBERTa、ALBERT等。
- Transformer系列：如T5、MT5等。
- 其他：如LaMDA、LLaMA等。
2. Prefix LM 和 Causal LM 区别是什么？
解答： Prefix LM和Causal LM的主要区别在于输入序列的处理方式：
- Prefix LM：以序列的前缀作为输入，预测序列的下一个词。
- Causal LM：以序列的完整输入作为输入，预测序列的下一个词。
3. 涌现能力是啥原因？
解答： 涌现能力是指大模型在训练过程中，通过学习大量的数据，能够自动产生一些未明确编程的特性。涌现能力的原因主要包括：
- 数据量：大量数据可以帮助模型学习到更多的模式和知识。
- 模型架构：合适的模型架构可以更好地捕捉数据中的规律。
- 训练方法：有效的训练方法可以加快模型的收敛速度。
4. 大模型LLM的架构介绍？
解答： 大模型LLM的架构通常包括以下几个部分：
- 编码器：将输入序列转换为向量表示。
- 解码器：将向量表示转换为输出序列。
- 注意力机制：在编码器和解码器之间传递信息。
- 位置编码：为序列中的每个词添加位置信息。
二、大模型进阶面试题
1. llama输入句子长度理论上可以无限长吗？
解答： 理论上，lama输入句子的长度可以无限长。但是，在实际应用中，受限于计算资源和内存限制，通常会对输入句子的长度进行限制。
2. 什么是 LLMs 复读机问题？
解答： LLMs 复读机问题是指模型在生成文本时，重复使用之前已经生成的内容。
3. 如何缓解 LLMs 复读机问题？
解答： 缓解LLMs 复读机问题的方法包括：
- 引入多样性惩罚：对重复内容进行惩罚。
- 使用对抗训练：通过对抗训练增加模型的多样性。
- 优化解码器：优化解码器算法，减少重复生成的概率。
4. 什么情况用Bert模型，什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型，咋选？
解答： 选择Bert模型、LLaMA、ChatGLM类大模型时，主要考虑以下因素：
- 任务类型：Bert模型适用于文本分类、命名实体识别等任务；LLaMA、ChatGLM类大模型适用于文本生成、机器翻译等任务。
- 数据规模：对于大规模数据，建议使用LLaMA、ChatGLM类大模型。
- 计算资源：Bert模型的计算资源需求较低，适合在资源受限的环境下使用。
三、大模型微调面试题
1. 如果想要在某个模型基础上做全参数微调，究竟需要多少显存？
解答： 显存需求取决于模型的大小和输入数据的规模。一般来说，全参数微调需要数十GB甚至上百GB的显存。
2. 为什么SFT之后感觉LLM傻了？
解答： SFT（Supervised Fine-Tuning）后感觉LLM“傻了”的原因可能是：
- 训练数据量不足：训练数据量不足会导致模型学习到的知识不够全面。
- 训练目标不明确：训练目标不明确会导致模型学习到的知识偏离实际需求。
3. SFT 指令微调数据如何构建？
解答： SFT指令微调数据的构建方法包括：
- 人工标注：人工标注数据可以提高数据质量。
- 自动生成：使用数据增强、同义词替换等方法自动生成数据。
总结
大模型面试题涵盖了从基础到进阶的知识点，需要求职者具备扎实的理论基础和丰富的实践经验。本文针对热门难题进行了解析，并提供了实战技巧，希望对求职者有所帮助。在面试过程中，求职者应注重展示自己的技术能力和解决问题的能力，以获得面试官的青睐。