大模型面试题总结
文章目录
- 一、大模型（LLMs）基础面
- 二、大模型（LLMs）进阶面
- 三、大模型（LLMs）微调面
- 四、大模型（LLMs）langchain面
- 1. 基于LLM+向量库的文档对话 基础面
- 2. 基于LLM+向量库的文档对话 优化面
- 3. LangChain的概念面试问题
- 4.LangChain的一些模块提问
- 5.LangChain的业务提问
- 6.LangChain的问题解决
- 五、LoRA、QLoRA、AdaLoRA篇
- 六、Fine tune
- 1）基础概念
- 2）为什么需要 P-tuning v2？
- 3）为什么需要 P-tuning？
- 4）为什么需要 指示微调（Prompt-tuning）？
- 5）为什么需要 前缀微调（Prefix-tuning）？
- 6）适配器微调（Adapter-tuning）
- 七、大模型（LLMs）参数高效微调(PEFT) 面
- 八、大模型（LLMs）推理面
- 九、大模型（LLMs）评测面
- 十、大模型（LLMs）强化学习面
- 十一、大模型（LLMs）训练集面
- 十二、LLMs 位置编码篇
- 十三、简单介绍一下 SentencePiece 思路？
- 十四、Layer Normalization 篇
- 十五、LLMs 激活函数篇
- 十六、一些面试问题提问
- 1）为什么会出现 LLMs 复读机问题？
- 2）llama 输入句子长度理论上可以无限长吗？
- 3）什么情况用Bert模型，什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型，咋选？
- 4）如何让大模型处理更长的文本？
- 十七、面试高频点
- 十九、其他面试问题
- 二十、题外音（社招来源）
一、大模型（LLMs）基础面
- 目前 主流的开源模型体系 有哪些？
- prefix LM 和 causal LM 区别是什么？
- 涌现能力是啥原因？
- 大模型LLM的架构介绍？
二、大模型（LLMs）进阶面
- llama 输入句子长度理论上可以无限长吗？
- 什么是 LLMs 复读机问题？
- 为什么会出现 LLMs 复读机问题？
- 如何缓解 LLMs 复读机
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