超全解析！大模型面试宝典60题

主要观点总结

本文梳理了大模型领域常见的面试题，包括模型架构、自注意力机制、上下文长度概念、分词器与中文分词的区别、区分用户与AI的方式、静态词嵌入与上下文相关嵌入的对比、注意力机制计算、模型遗忘特定知识的方法、多头设计、Flash Attention、RoPE位置编码、嵌入模型与生成模型的结合、词袋法与文档嵌入的区别、基于质心与基于密度的文本聚类优缺点、提高主题区分度的方法、设置 temperature 和 top_p、专业提示词模板构成、设计提示词模板防止注入攻击、保证输出合法JSON格式与分类任务输出限定类别、生成小说标题、角色描述和故事梗概的分步策略、处理对话超出上下文限制的方法、构建AI照片助手的方法、双编码器与交叉编码器的对比、训练嵌入模型损失函数优缺点、生成负例与构建高质量难负例的方法、TSDAE选择特殊词元作为句子表征的原因、MTEB与STSB的改进、扩增训练数据的方法、继续预训练时保留通用能力的方法、医疗领域文本分类任务上的模型微调方案、解决BERT单词拆分的标签对齐问题、提升英文主导模型中文能力的方法、验证文章是否由特定模型生成的方法、微调Llama模型以符合微信聊天风格和安全要求的方法、QLoRA分块量化解决信息损失问题、转换企业知识库为SFT数据集的方法、PPO与DPO的优缺点、防止模型泛化能力下降和收敛到单一高奖励回答的方法、将平均用户停留时长转化为DPO所需偏好数据的方法、提示工程、RAG、SFT、RL、RLHF的应用场景、DeepSeek蒸馏R1推理能力的方法、将R1-Zero方法扩展到主观领域的方法、训练非推理型模型为四则运算模型所需的GPU和时长、在QwQ-32B基础上强化垂直领域能力的训练数据集构建和所需资源。

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