整理了50道LLM高频面试题！！

主要观点总结

该文章主要关于LLM面试题的整理，包括基础概念、技术要点、训练与优化以及前沿应用等方面的内容。文章提供了50道高频面试题，并对大语言模型的核心知识进行全面解读。

关键观点总结

关键观点1: 面试题整理

文章整理了50道关于LLM的高频面试题，提供全面解读，有助于面试者进行准备。

关键观点2: 基础概念介绍

文章在基础概念板块详细介绍了分词、注意力机制和上下文窗口等在大语言模型中的作用。

关键观点3: 技术要点对比与分析

文章对比了LoRA与QLoRA微调方法，剖析了贪心解码和束搜索等文本生成策略，以及温度对输出多样性的调控。

关键观点4: 训练与优化技巧

文章讲解了掩码语言建模等预训练技巧，以及正则化等防止过拟合的手段。

关键观点5: 前沿应用与挑战

文章探讨了LLMs在资源、偏见、可解释性及数据安全等方面的前沿应用和面临的挑战。

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