超全解析！大模型面试宝典60题

主要观点总结

本文为面试小结，涵盖了多个关于大模型领域的问题，包括模型原理、面试技巧、训练数据扩增、模型优化等。通过提问和回答的方式，系统梳理了大模型领域常见的面试题，以及对应的答案和策略，旨在帮助读者更好地理解大模型并提升面试表现。文中还探讨了模型的优缺点、训练数据的扩增、模型优化、以及模型在实际应用中的考量，包括安全要求、任务类型、数据集构建等。

关键观点总结

关键观点1: 大模型面试题与策略

文中通过提问和回答的方式，系统梳理了大模型领域常见的面试题，并给出了对应的答案和策略，帮助读者提升面试表现。

关键观点2: 模型原理与优缺点

文中讨论了编码器、解码器、完整的编码器-解码器架构的优缺点，以及自注意力机制与RNN的区别。

关键观点3: 训练数据扩增与模型优化

文中探讨了如何通过继续预训练、数据增强、多模态对齐等方法提升模型性能，并给出了具体的训练数据集构建策略。

关键观点4: 实际应用考量

文中讨论了模型在实际应用中的考量，包括安全要求、任务类型、数据集构建等，以及如何确保模型输出的合法性和准确性。

免责声明