精选20个大模型高频面试题

我精选20个大模型高频面试题,分享给大家

  1. 简述GPT和BERT的区别
  2. 讲一下GPT系列模型是如何演进的?
  3. 为什么现在的大模型大多是decoder-only的架构?
  4. 讲一下生成式语言模型的工作机理
  5. 哪些因素会导致LLM的偏见?
  6. LLM中的因果语言建模与掩码语言建模有什么区别?
  7. 如何减轻LLM中的幻觉现象?
  8. 解释ChatGPT的零样本和少样本学习的概念
  9. 你了解大型语言模型中的哪些分词技术?
  10. 如何评估大语言模型(LLMs)的性能?
  11. 如何缓解LLMs重复读问题?
  12. 请简述Transformer基本原理
  13. 为什么Transformer的架构需要多头注意力机制?
  14. transformers需要位置编码吗?
  15. transformer中,同一个词可以有不同的注意力权重吗?
  16. Wordpiece与BPE之间的区别是什么?
  17. 有哪些常见的优化LLMs输出的技术?
  18. GPT-3拥有的1750亿参数,是怎么算出来的?
  19. 温度系数和top-p,top-k参数有什么区别?
  20. 为什么transformer块使用LayerNorm而不是BatchNorm?

用通俗易懂的方式讲解系列

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