前言

在2024年AI大模型的面试中，常问的问题以及答案可能会涵盖多个方面，包括AI大模型的基础知识、训练过程、应用、挑战和前沿趋势等。由于我无法直接附上174题的完整面试题库及其答案，我将基于提供的信息和当前AI大模型领域的热点，给出一些常见的问题和答案示例。

1. 基础知识

问题：请简要介绍目前主流的大模型体系有哪些？

答案：

目前主流的大模型体系主要包括：

GPT系列：由OpenAI发布，基于Transformer架构的语言模型，包括GPT-1、GPT-2、GPT-3、ChatGPT等。这些模型具有强大的生成能力和语言理解能力。BERT：由Google发布，一种基于Transformer架构的双向预训练语言模型。BERT在多个自然语言处理任务上取得了显著效果。XLNet：由CMU和Google Brain发布，一种基于Transformer架构的自回归预训练语言模型。XLNet通过自回归方式预训练，能够建模全局依赖关系。RoBERTa：由Meta（原Facebook）发布，基于BERT进行改进，通过更大规模的数据和更长的训练时间，取得了更好的性能。T5：由Google发布，一种基于Transformer架构的多任务预训练语言模型。T5可以处理多种自然语言处理任务，如文本分类、机器翻译、问答等。

2. 训练过程

问题：大型语言模型（LLM）通常如何进行训练？

答案：

大型语言模型通常经历预训练和微调两个过程。

预训练：模型接触到来自多个来源的大量文本数据，从而扩展其知识库并广泛掌握语言。微调：为了提高性能，在特定任务或领域（例如，语言翻译或问答）上对预训练的模型进行再训练。

3. 应用

问题：LLM的典型应用有哪些？

答案：

LLM有许多应用，包括但不限于：

文本创作：如写作故事、文章或剧本。语言翻译：将一种语言翻译成另一种语言。文本摘要：自动提取长文本的主要内容。问答系统：回答用户提出的问题。情感分析：分析文本中的情感倾向。信息检索：从大量信息中检索出与用户需求相关的内容。代码开发：辅助编程人员编写代码，甚至自动生成代码片段。

4. 挑战和前沿趋势

问题：你认为当前AI大模型面临的主要挑战是什么？

答案：

当前AI大模型面临的主要挑战包括：

计算资源：大模型需要大量的计算资源进行训练和推理。数据偏见：训练数据中的偏见可能导致模型产生不公平或歧视性的结果。可解释性：大模型通常缺乏可解释性，使得人们难以理解其决策过程。模型效率：如何在保证性能的同时提高模型的效率，减少资源消耗。

面试题笔记分享

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每一章节都是站在企业考察思维出发，作为招聘者角度回答。从考察问题延展到考察知识点，再到如何优雅回答一面俱全，可以说是求职面试的必备宝典，每一部分都有上百页内容，接下来具体展示，完整版可直接下方扫码领取。

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## 大模型(LLMs)基础面

1.目前 主流的开源模型体系 有哪些?

2.prefix LM 和 causal LM 区别是什么?

3.涌现能力是啥原因?

4.大模型 LLM的架构介绍?

大模型(LLMs)进阶面

1.llama 输入句子长度理论上可以无限长吗?

2.什么是 LLMs 复读机问题?

3.为什么会出现 LLMs 复读机问题?

4.如何缓解 LLMs 复读机问题?

5.LLMs 复读机问题

6.lama 系列问题

7.什么情况用 Bert模型，什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型，咋选?8.各个专业领域是否需要各自的大模型来服务?

9.如何让大模型处理更长的文本?

大模型(LLMs)微调面

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?

2.为什么 SFT之后感觉 LLM傻了?

3.SFT 指令微调数据 如何构建?

4.领域模型 Continue PreTrain 数据选取?5.领域数据训练后，通用能力往往会有所下降，如何缓解模型遗忘通用能力?

6.领域模型 Continue PreTrain ，如何 让模型在预训练过程中就学习到更多的知识?7.进行 SFT操作的时候，基座模型选用Chat还是 Base?

8.领域模型微调 指令&数据输入格式 要求?

9.领域模型微调 领域评测集 构建?

10.领域模型词表扩增是不是有必要的?

11.如何训练自己的大模型?

12.训练中文大模型有啥经验?

13.指令微调的好处?

14.预训练和微调哪个阶段注入知识的?15.想让模型学习某个领域或行业的知识，是

应该预训练还是应该微调?

16.多轮对话任务如何微调模型?

17.微调后的模型出现能力劣化，灾难性遗忘

是怎么回事?

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.LLMs 存在模型幻觉问题，请问如何处理?

4.基于 LLM+向量库的文档对话 思路是怎么样?

5.基于 LLM+向量库的文档对话 核心技术是什么?

6.基于 LLM+向量库的文档对话 prompt 模板如何构建?

7.痛点1:文档切分粒度不好把控，既担心噪声太多又担心语义信息丢失

2.痛点2:在基于垂直领域 表现不佳

3.痛点 3:langchain 内置 问答分句效果不佳问题

4.痛点 4:如何 尽可能召回与 query相关的Document 问题

5.痛点5:如何让 LLM基于 query和 context

得到高质量的response

6.什么是 LangChain?

7.LangChain 包含哪些 核心概念?

8.什么是 LangChain Agent?

9.如何使用 LangChain ?

10.LangChain 支持哪些功能?

11.什么是 LangChain model?

12.LangChain 包含哪些特点?

大模型(LLMs):参数高效微调(PEFT)面

1.LORA篇2.QLoRA篇

3.AdaLoRA篇

4.LORA权重是否可以合入原模型?

5.LORA 微调优点是什么?

6.LORA微调方法为啥能加速训练?

7.如何在已有 LORA模型上继续训练?

1.1 什么是 LORA?

1.2 LORA 的思路是什么?

1.3 LORA 的特点是什么?

2.1 QLORA 的思路是怎么样的?

2.2 QLORA 的特点是什么?

8.3.1 AdaLoRA 的思路是怎么样的?为什么需

要 提示学习(Prompting)?

9.什么是 提示学习(Prompting)?10.提示学习(Prompting)有什么优点?11.提示学习(Prompting)有哪些方法，能不能稍微介绍一下它们间?

4.4.1为什么需要 P-tuning v2?

4.4.2 P-tuning v2 思路是什么?

4.4.3 P-tuning v2 优点是什么?

4.4.4 P-tuning v2 缺点是什么?

4.3.1为什么需要 P-tuning?

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## 大模型评测面(LLMs)三

大模型怎么评测?

大模型的 honest原则是如何实现的?模型如何判断回答的知识是训练过的已知的知识，怎么训练这种能力?大模型(LLMs)强化学习面奖励模型需要和基础模型一致吗?RLHF 在实践过程中存在哪些不足?如何解决 人工产生的偏好数据集成本较高很难量产问题?如何解决三个阶段的训练(SFT->RM->PPO)过程较长，更新迭代较慢问题?如何解决 PPO 的训练过程同时存在4个模型(2训练，2推理)，对计算资源的要求较高问题?