在当今人工智能领域，大模型（LLMs）已成为热门话题，吸引了众多求职者的目光。为了帮助大家更好地准备大模型相关岗位的面试，本文将从基础、进阶、微调、langchain及参数高效微调等多个方面，提供一份超详细的大模型面试经验指南，并附上答案，供求职者参考。
一、大模型基础面试题
目前主流的开源模型体系有哪些？
- 主流的开源模型体系包括GPT系列（如GPT-3）、BERT系列（如BERT、RoBERTa）、T5系列（如T5、mT5）等。这些模型均基于Transformer架构，具有强大的自然语言处理能力。
prefix LM和causal LM的区别是什么？
- Prefix LM（前缀语言模型）通过在输入序列前添加可学习的任务相关前缀，引导模型生成适应特定任务的输出。而Causal LM（因果语言模型）则根据之前生成的token预测下一个token，生成连贯的文本。Prefix LM的优点在于减少对预训练模型参数的修改，降低过拟合风险，但可能受前缀表示长度的限制；而Causal LM则能生成灵活的文本，适应各种生成任务。
涌现能力是啥原因？
- 涌现能力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。
大模型LLM的架构介绍？
- 大模型LLM通常采用基于Transformer的架构，由多个编码器或解码器层组成，每个层包含多头自注意力机制和前馈神经网络。这些层可以并行处理输入序列中的所有位置，捕获长距离依赖关系。
二、大模型进阶面试题
LLMs复读机问题是什么？如何缓解？
- LLMs复读机问题指的是模型在生成文本时重复输出相同或相似的内容。这通常是由于模型未能充分理解输入或缺乏足够的多样性导致的。缓解方法包括增加训练数据的多样性、引入外部知识源、强化模型的推理能力等。
什么情况用Bert模型，什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型？
- Bert模型更适用于理解类任务，如文本分类、命名实体识别等；而LLaMA、ChatGLM类大模型则更适用于生成类任务，如文本生成、对话系统等。具体选择应根据任务需求、模型性能及资源限制等因素综合考虑。
如何让大模型处理更长的文本？
- 可以通过分段处理、引入上下文信息、使用更长的序列长度等方法来让大模型处理更长的文本。此外，还可以考虑使用模型压缩、分布式训练等技术来降低模型复杂度，提高处理效率。
三、大模型微调面试题
如果想要在某个模型基础上做全参数微调，需要多少显存？
- 显存需求取决于模型的大小、微调任务的复杂度以及使用的硬件资源等因素。一般来说，大型模型的全参数微调需要较大的显存支持。
SFT指令微调数据如何构建？
- SFT（Soft Prompt Tuning）指令微调数据的构建需要明确任务目标、设计合理的指令模板，并收集足够的训练样本。同时，还需要注意数据的多样性、准确性和代表性。
领域模型Continue PreTrain数据选取？
- 领域模型Continue PreTrain数据的选取应遵循相关性、多样性、质量高和规模大的原则。可以通过爬取领域相关网站、使用公开数据集、构建领域知识图谱等方式来收集数据。
四、LangChain面试题
基于LLM+向量库的文档对话核心技术是什么？
- 基于LLM+向量库的文档对话核心技术包括向量表示、文档检索、对话生成等。其中，向量表示用于将文档和查询转换为高维向量空间中的表示；文档检索用于从向量库中快速找到与查询相关的文档；对话生成则用于根据检索到的文档和查询生成自然流畅的对话内容。
如何处理LLMs存在的模型幻觉问题？
- 处理LLMs存在的模型幻觉问题可以从多个方面入手，如使用更多的数据和更高质量的训练数据来提高模型的泛化和准确性；引入外部知识源来提供额外的信息和支持；强化模型的推理能力和逻辑推理等。
五、参数高效微调（PEFT）面试题
LoRA微调方法为什么能加速训练？
- LoRA（Low-Rank Adaptation）微调方法通过引入低秩矩阵来减少模型参数的更新量，从而加速训练过程。同时，LoRA还能保持模型的性能稳定，避免过拟合等问题。
P-tuning v2的优缺点是什么？
- P-tuning v2是一种基于提示学习（Prompting）的微调方法，其优点在于能够充分利用预训练模型的知识，提高微调效果；缺点在于需要设计合理的提示模板，且对模板的依赖性较强。
结语
通过本文的详细解析，相信大家对大模型面试有了更深入的了解。在准备面试时，除了掌握上述知识点外，还需要注重实践经验的积累，多参与项目实践、阅读最新论文和技术博客等，不断提升自己的技术水平和竞争力。同时，在面试过程中也要保持自信、积极沟通，充分展示自己的优势和潜力。
此外，在面试大模型相关岗位时，还可以考虑借助一些专业的平台或工具来提升自己的竞争力。例如，千帆大模型开发与服务平台提供了丰富的模型资源和开发工具，可以帮助求职者更好地理解和应用大模型技术；曦灵数字人则可以利用其先进的AI技术为求职者打造个性化的面试体验；客悦智能客服则可以通过智能对话系统来模拟面试场景，帮助求职者提前适应面试流程。
总之，大模型面试是一个全面考察求职者技术水平和综合素质的过程。只有不断学习和实践，才能在激烈的竞争中脱颖而出，成为人工智能领域的佼佼者。