前言

最近秋招正在如火如荼地进行中，看到很多人的简历上都包含大模型相关的工作，各家大厂和初创都很舍得给钱，动辄百万年包也变得不再稀奇。

因此在大模型纵横的这个时代，不仅大模型技术越来越卷，就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。

本文总结了100道大模型算法岗常见的面试题（含答案），内容如下：

一、基础篇

1、目前主流的开源模型体系有哪些？

Transformer体系：由Google提出的Transformer 模型及其变体，如BERT、GPT 等。

PyTorch Lightning：一个基于PyTorch的轻量级深度学习框架，用于快速原型设计和实验。

TensorFlow Model Garden：TensorFlow官方提供的一系列预训练模型和模型架构。

Hugging Face Transformers：一个流行的开源库，提供了大量预训练模型和工具，用于NLP 任务。

2、prefix LM 和 causal LM 区别是什么?

prefix LM (前缀语言模型)：在输入序列的开头添加一个可学习的任务相关的前缀，然后使用这个前缀

和输入序列一起生成输出。这种方法可以引导模型生成适应特定任务的输出。

causal LM (因果语言模型)：也称为自回归语言模型，它根据之前生成的 token

预测下一个token。在生成文本时，模型只能根据已经生成的部分生成后续部分，不能访问未来的信息。

3、涌现能力是啥原因?

涌现能力 (Emergent Ability)

是指模型在训练过程中突然表现出的新的、之前未曾预料到的能力。这种现象通常发生在大型模型中，原因是大型模型具有更高的表示能力和更多的参数，可以更好地捕捉数据中的模式和关联。

随着模型规模的增加，它们能够自动学习到更复杂、更抽象的概念和规律，从而展现出涌现能力。

二、进阶篇

1、llama输入句子长度理论上可以无限长吗?

LLaMA（Large Language Model Adaptation）模型的输入句子长度受到硬件资源和模型设计的限制。

理论上，如果硬件资源足够，模型可以处理非常长的输入句子。然而，实际上，由于内存和处理能力的限制，输入句子长度通常是有限制的。在实际应用中，开发者会根据具体需求和硬件配置来确定合适的输入句子长度。

2、什么是LLMs复读机问题?

LLMs复读机问题是指在某些情况下，大型语言模型在生成文本时会重复之前已经生成的内容，导致生成的文本缺乏多样性和创造性。

三、大模型 (LLMs)LangChain什么是LangChain?

LangChain是一个用于构建和运行大型语言模型应用的开源框架。它提供了一套工具和组件，帮助开发者将大型语言模型（如

GPT-3）与其他工具和API结合，以完成更复杂的任务。

1、LangChain包含哪些核心概念?

Components:可重用的模块，例如API调用、数据库查询等。

Chains:将多个Components链接在一起以完成特定任务的流程。

Prompt Templates: 用于指导语言模型生成输出的文本模板。

Output Parsers:解析语言模型输出的工具。

Indexes and Retrievers: 用于存储和检索信息的索引和数据检索器。

Agents and Toolkits:提供特定领域功能的代理和工具集。

2、什么是LangChain Agent?

LangChain

Agent是一种可以执行一系列操作以完成复杂任务的程序。它可以根据给定的输入和上下文，选择合适的工具和策略来生成响应或执行操作。

四、大模型分布式训练

1、大模型进行训练，用的是什么框架?

TensorFlow是一个由Google开发的开源机器学习框架，它提供了强大的分布式训练功能。

TensorFlow支持数据并行、模型并行和分布式策略等多种分布式训练方法。PyTorch是一个由Facebook的Al研究团队开发的流行的开源机器学习库。它提供了分布式包（torch.distributed），支持分布式训练，并且可以通过使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel（DDP）或torch.nn.DataParallel来实现数据并行。

Horovod是由Uber开源的分布式训练框架，它基于MPI（Message Passing Interface）并提供了一 种简单的方法来并行化TensorFlow 、Keras 、PyTorch和Apache MXNet等框架的训练。Horovod特别适合于大规模的深度学习模型训练。

Ray是一个开源的分布式框架，用于构建和运行分布式应用程序。Ray提供了Ray Tune（用于超参数调优）和Ray Serve（用于模型服务），并且可以与TensorFlow、PyTorch和MXNet等深度学习库集成。

Hugging Face的Accelerate库是为了简化PyTorch模型的分布式训练而设计的。它提供了一个简单的API来启动分布式训练，并支持使用单个或多个GPU以及TPU。

DeepSpeed是微软开发的一个开源库，用于加速PyTorch模型的训练。它提供了各种优化技术，如ZeRO（Zero Redundancy Optimizer）和模型并行性，以支持大规模模型的训练。

2、业内常用的分布式AI框架?

Horovod：由Uber开发，基于MPI的分布式训练框架。

Ray：用于构建和运行分布式应用程序的开放源代码框架。

DeepSpeed：由微软开发，用于加速深度学习训练的库，它提供了数据并行、张量并行和模型并行等多种并行策略。

FairScale：由Facebook开发，提供了类似于DeepSpeed的功能。

五、大模型（LLMs）推理

1、为什么大模型推理时显存涨的那么多还一直占着?

模型大小：大模型本身具有更多的参数和计算需求，这直接导致了显存的增加。推理过程中的激活和梯度：在推理时，模型的前向传播会产生激活，这些激活需要存储在显存中，尤其是在执行动态计算或需要中间结果的情况下。

优化器状态：即使是在推理模式下，某些框架可能会默认加载优化器状态，这也会占用显存空间。

内存泄漏：有时代码中的内存泄漏会导致显存一直被占用，而不是在推理完成后释放。

要解决显存占用问题，可以采用的技术包括使用内存分析工具来检测泄漏，优化模型结构，或者使用如TensorFlow的内存管理功能来显式释放不再需要的内存。

2、大模型在GPU和CPU上推理速度如何?

大模型在GPU 上的推理速度通常远快于CPU, 因为GPU 专门为并行计算设计，具有更多的计算

核心和更高的浮点运算能力。例如，NVIDIA的GPU使用CUDA核心，可以同时处理多个任务，这使得它们在执行深度学习推理时非常高效。

CPU虽然也可以执行深度学习推理任务，但由于其核心数量和浮点运算能力通常不及GPU, 因 此速度会慢得多。然而， CPU

在处理单线程任务时可能更高效，且在某些特定场景下，如边缘计算设备上，CPU 可能是唯一可用的计算资源。

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