大语言模型面试题
大约 6 分钟面试大模型LLM面试题AI
大语言模型面试题
1. 什么是大语言模型（LLM）？
答案： 大语言模型是基于深度学习的自然语言处理模型，通过在大规模文本数据上训练，能够理解、生成和操作人类语言。典型的例子包括GPT、BERT、LLaMA等。
核心特点：
- 大规模参数（通常数十亿到数千亿）
- 预训练-微调范式
- 强大的语言理解和生成能力
- 涌现能力（Emergent Abilities）
2. GPT vs BERT 的主要区别
GPT（Generative Pre-trained Transformer）
- 架构：单向Transformer（仅使用解码器）
- 训练方式：自回归语言建模
- 应用：文本生成、对话、代码生成
- 特点：生成能力强，上下文理解有限
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）
- 架构：双向Transformer（仅使用编码器）
- 训练方式：掩码语言建模 + 下一句预测
- 应用：文本分类、命名实体识别、问答
- 特点：理解能力强，生成能力有限
3. Transformer架构详解
核心组件
多头自注意力机制
- 计算查询、键、值之间的注意力权重
- 多头并行处理不同的表示子空间
- 公式：Attention(Q,K,V) = softmax(QK^T/√d_k)V
位置编码
- 为序列中的每个位置添加位置信息
- 正弦余弦位置编码或可学习位置编码
前馈神经网络
- 两层线性变换 + 激活函数
- 增加模型的非线性表达能力
残差连接和层归一化
- 缓解梯度消失问题
- 稳定训练过程
优势
- 并行计算效率高
- 长距离依赖建模能力强
- 可扩展性好
4. 注意力机制原理
自注意力机制
计算步骤：
- 将输入转换为查询(Q)、键(K)、值(V)
- 计算注意力分数：score = QK^T
- 缩放：score = score / √d_k
- 应用softmax得到注意力权重
- 加权求和得到输出
多头注意力
- 将Q、K、V投影到不同的子空间
- 并行计算多个注意力头
- 拼接所有头的输出
- 通过线性层得到最终输出
优势
- 捕获不同类型的依赖关系
- 提高模型的表达能力
- 增强并行计算效率
5. 预训练和微调
预训练（Pre-training）
- 目标：在大规模无标签数据上学习通用表示
- 任务：语言建模、掩码预测等
- 优势：学习丰富的语言知识
- 挑战：计算资源需求大
微调（Fine-tuning）
- 目标：在特定任务上优化模型
- 方法：监督学习、强化学习、指令微调
- 优势：快速适应新任务
- 挑战：过拟合、灾难性遗忘
常见微调方法
- 全参数微调：更新所有参数
- 参数高效微调：LoRA、Adapter、Prefix Tuning
- 指令微调：使用指令-输出对训练
- 强化学习微调：RLHF（基于人类反馈的强化学习）
6. 涌现能力（Emergent Abilities）
定义
当模型规模达到某个阈值时，突然出现的能力，这些能力在较小模型中不存在。
典型涌现能力
- 少样本学习：Few-shot Learning
- 思维链推理：Chain-of-Thought Reasoning
- 代码生成：Code Generation
- 多语言能力：Multilingual Capabilities
- 指令跟随：Instruction Following
理论解释
- 缩放定律：性能与模型规模的关系
- 涌现阈值：能力出现的临界点
- 能力组合：简单能力的组合产生复杂能力
7. 提示工程（Prompt Engineering）
定义
设计和优化输入提示，以获得更好的模型输出。
常用技术
Few-shot Learning
输入：苹果是红色的 输入：香蕉是黄色的 输入：橙子是？ 输出：橙色的思维链提示
问题：小明有5个苹果，给了小红2个，又买了3个，现在有几个？ 思考：小明原来有5个，给了小红2个后剩下3个，又买了3个，所以现在有6个。 答案：6个角色扮演
你是一个经验丰富的Python程序员，请帮我优化以下代码...
最佳实践
- 明确指令和要求
- 提供示例和上下文
- 使用清晰的格式
- 迭代优化提示
8. 模型评估指标
语言模型评估
- 困惑度（Perplexity）：衡量模型对文本的预测准确性
- BLEU分数：机器翻译质量评估
- ROUGE分数：文本摘要质量评估
大模型特定评估
- MMLU：多任务语言理解
- HellaSwag：常识推理
- HumanEval：代码生成能力
- TruthfulQA：事实准确性
人工评估
- 相关性：输出与输入的匹配程度
- 有用性：输出对用户的价值
- 安全性：避免有害内容
- 真实性：信息的准确性
9. 模型部署和优化
部署挑战
- 计算资源：GPU内存、推理延迟
- 成本控制：计算成本、存储成本
- 可扩展性：并发处理能力
- 监控维护：性能监控、模型更新
优化技术
模型压缩
- 量化（Quantization）
- 剪枝（Pruning）
- 知识蒸馏（Knowledge Distillation）
推理优化
- KV缓存（Key-Value Caching）
- 批处理（Batching）
- 动态批处理（Dynamic Batching）
硬件优化
- 模型并行（Model Parallelism）
- 流水线并行（Pipeline Parallelism）
- 张量并行（Tensor Parallelism）
10. 安全和伦理问题
主要挑战
- 偏见和歧视：训练数据中的偏见
- 虚假信息：生成不准确或误导性内容
- 隐私泄露：训练数据中的敏感信息
- 滥用风险：恶意使用模型能力
缓解措施
- 数据清洗：去除偏见和有害内容
- 安全训练：使用安全数据集训练
- 输出过滤：检测和过滤有害输出
- 使用政策：制定明确的使用规范
11. 实际应用场景
企业应用
- 客服机器人：自动回答客户问题
- 内容生成：营销文案、产品描述
- 代码助手：代码生成和调试
- 数据分析：自然语言查询数据
个人应用
- 学习助手：解释概念、回答问题
- 写作助手：文章创作、翻译
- 创意工具：故事创作、头脑风暴
- 编程助手：代码编写、问题解决
12. 面试准备建议
技术深度
- 深入理解Transformer架构
- 掌握注意力机制原理
- 了解预训练和微调方法
- 熟悉提示工程技术
实践经验
- 使用主流大模型API
- 完成提示工程项目
- 参与开源模型训练
- 了解部署和优化技术
行业趋势
- 关注最新模型发布
- 了解技术发展方向
- 掌握评估和基准测试
- 关注安全和伦理问题
项目展示
- 准备具体的应用案例
- 展示技术选型的思考
- 说明性能优化的方法
- 讨论实际部署的挑战