大模型算法岗 100 道面试题（含答案）

节前，我们星球组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学.

针对算法岗技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。

汇总合集：

《大模型面试宝典》(2024版) 发布！

截至目前大模型已经超过200个，在大模型纵横的时代，不仅大模型技术越来越卷，就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。

本文总结大模型算法岗位面试题（含答案），内容如下：

一、基础篇

1、目前主流的开源模型体系有哪些？

Transformer体系：由Google提出的Transformer 模型及其变体，如BERT、GPT 等。
PyTorch Lightning：一个基于PyTorch的轻量级深度学习框架，用于快速原型设计和实验。
TensorFlow Model Garden：TensorFlow官方提供的一系列预训练模型和模型架构。
Hugging Face Transformers：一个流行的开源库，提供了大量预训练模型和工具，用于NLP 任务。

2、prefix LM 和 causal LM 区别是什么?

prefix LM (前缀语言模型)：在输入序列的开头添加一个可学习的任务相关的前缀，然后使用这个前缀

和输入序列一起生成输出。这种方法可以引导模型生成适应特定任务的输出。

causal LM (因果语言模型)：也称为自回归语言模型，它根据之前生成的 token 预测下一个token。在

生成文本时，模型只能根据已经生成的部分生成后续部分，不能访问未来的信息。

3、涌现能力是啥原因?

涌现能力 (Emergent Ability) 是指模型在训练过程中突然表现出的新的、之前未曾预料到的能力。这种现象通常发生在大型模型中，原因是大型模型具有更高的表示能力和更多的参数，可以更好地捕捉数据中的模式和关联。

随着模型规模的增加，它们能够自动学习到更复杂、更抽象的概念和规律，从而展现出涌现能力。

3、大模型LLM的架构介绍?

大模型LLM(Large Language Models) 通常采用基于Transformer的架构。Transformer模型由多个编码器或解码器层组成，每个层包含多头自注意力机制和前馈神经网络。这些层可以并行处理输入序列中的所有位置，捕获长距离依赖关系。大模型通常具有数十亿甚至数千亿个参数，可以处理大量的文本数据，并在各种NLP任务中表现出色。

前馈神经网络 (Feedforward Neural Network) 是一种最基础的神经网络类型，它的信息流动是单向的，从输入层经过一个或多个隐藏层，最终到达输出层。在前馈神经网络中，神经元之间的连接不会形成闭环，这意味着信号在前向传播过程中不会回溯。前馈神经网络的基本组成单元是神经元，每个神经元都会对输入信号进行加权求和，然后通过一个激活函数产生输出。激活函数通常是非线性的，它决定了神经元的输出是否应该被激活，从而允许网络学习复杂和非线性的函数。

前馈神经网络在模式识别、函数逼近、分类、回归等多个领域都有应用。例如，在图像识别任务中，网络的输入层节点可能对应于图像的像素值，而输出层节点可能代表不同类别的概率分布。

训练前馈神经网络通常涉及反向传播 (Backpropagation) 算法，这是一种有效的学习算法，通过计算输出层的误差，并将这些误差信号沿网络反向传播，以调整连接权重。通过多次迭代这个过程，网络可以逐渐学习如何减少输出误差，从而实现对输入数据的正确分类或回归。

在设计和训练前馈神经网络时，需要考虑多个因素，包括网络的层数、每层的神经元数目、激活函数的选择、学习速率、正则化策略等，这些都对网络的性能有重要影响。

4、目前比较受欢迎的开源大模型有哪些?

GPT系列：由OpenAl开发的生成式预训练模型，如 GPT-3。

BERT系列：由Google开发的转换式预训练模型，如BERT、RoBERTa等。

T5系列：由Google开发的基于Transformer的编码器-解码器模型，如T5、mT5等。

5、目前大模型模型结构都有哪些?

Transformer：基于自注意力机制的模型，包括编码器、解码器和编码器-解码器结构。
GPT系列：基于自注意力机制的生成式预训练模型，采用解码器结构。
BERT系列：基于自注意力机制的转换式预训练模型，采用编码器结构。
T5系列：基于Transformer的编码器-解码器模型。

6、prefix LM 和 causal LM、encoder-decoder 区别及各自有什么优缺点?

prefix LM：通过在输入序列前添加可学习的任务相关前缀，引导模型生成适应特定任务的输出。优点是可以减少对预训练模型参数的修改，降低过拟合风险；缺点是可能受到前缀表示长度的限制，无法充分捕捉任务相关的信息。

causal LM：根据之前生成的 token预测下一个 token, 可以生成连贯的文本。优点是可以生成灵活的文本，适应各种生成任务；缺点是无法访问未来的信息，可能生成不一致或有误的内容。

encoder-decoder：由编码器和解码器组成，编码器将输入序列编码为固定长度的向量，解码器根据编码器的输出生成输出序列。优点是可以处理输入和输出序列不同长度的任务，如机器翻译；缺点是模型结构较为复杂，训练和推理计算量较大。

7、模型幻觉是什么?业内解决方案是什么?模型幻觉是指模型在生成文本时产生的不准确、无关或虚构的信息。这通常发生在模型在缺乏足够信

息的情况下进行推理或生成时。业内的解决方案包括：

使用更多的数据和更高质量的训练数据来提高模型的泛化和准确性。

引入外部知识源，如知识库或事实检查工具，以提供额外的信息和支持。

强化模型的推理能力和逻辑推理，使其能够更好地处理复杂问题和避免幻觉。

8、大模型的Tokenizer的实现方法及原理?

大模型的Tokenizer通常使用字节对编码 (Byte-Pair Encoding,BPE) 算法。BPE算法通过迭代地将最频繁出现的字节对合并成新的符号，来构建一个词汇表。在训练过程中，模型会学习这些符号的嵌入表示。Tokenizer将输入文本分割成符号序列，然后将其转换为模型可以处理的数字表示。

这种方法可以有效地处理大量文本数据，并减少词汇表的规模。

9、ChatGLM3的词表实现方法?

ChatGLM3 使用了一种改进的词表实现方法。它首先使用字节对编码 (BPE) 算法构建一个基本的词表，然后在训练过程中通过不断更新词表来引入新的词汇。具体来说，ChatGLM3 在训练过程中会根据输入数据动态地合并出现频率较高的字节对，从而形成新的词汇。这样可以有效地处理大量文本数据，并减少词汇表的规模。

同时，ChatGLM3 还使用了一种特殊的词表分割方法，将词表分为多个片段，并在训练过程中逐步更新这些片段，以提高模型的泛化能力和适应性。

10、GPT3、LLAMA、ChatGLM 的 Layer Normalization 的区别是什么?各自的优缺点是什么?

GPT3：采用了Post-Layer Normalization (后标准化)的结构，即先进行自注意力或前馈神经网络的计算，然后进行Layer Normalization。这种结构有助于稳定训练过程，提高模型性能。

LLAMA：采用了Pre-Layer Normalization (前标准化)的结构，即先进行Layer Normalization,然后进行自注意力或前馈神经网络的计算。这种结构有助于提高模型的泛化能力和鲁棒性。

ChatGLM：采用了Post-Layer Normalization的结构，类似于GPT3。这种结构可以提高模型的性能和稳定性。

11、大模型常用的激活函数有哪些？

ReLU（Rectified Linear Unit）：一种简单的激活函数，可以解决梯度消失问题，加快训练速度。

GeLU（Gaussian Error Linear Unit）：一种改进的ReLU函数，可以提供更好的性能和泛化能力。

Swish：一种自门控激活函数，可以提供非线性变换，并具有平滑和非单调的特性。

12、多查询注意力与群查询注意力是否了解?区别是什么?

Multi-query Attention 和 Grouped-query Attention 是两种不同的注意力机制变种，用于改进和扩展传统的自注意力机制。Multi-query Attention：在Multi-query Attention中，每个查询可以与多个键值对进行交互，从而捕捉更多的上下文信息。这种机制可以提高模型的表达能力和性能，特别是在处理长序列或复杂关系时。

Grouped-query Attention：在Grouped-query Attention中，查询被分成多个组，每个组内的查询与对应的键值对进行交互。这种机制可以减少计算复杂度，提高效率，同时仍然保持较好的性能。

13、多模态大模型是否有接触?落地案例?

多模态大模型是指可以处理和理解多种模态数据（如文本、图像、声音等）的模型。落地案例，例如：

OpenAI的DALL-E和GPT-3：DALL-E是一个可以生成图像的模型，而GPT-3可以处理和理解文本。两者结合可以实现基于文本描述生成图像的功能。

Google的Multimodal Transformer：这是一个可以同时处理文本和图像的模型，用于各种多模态任务，如图像字幕生成、视觉问答等。

二、进阶篇

1、llama输入句子长度理论上可以无限长吗?

2、什么是LLMs复读机问题?

3、为什么会出现LLMs复读机问题?

4、如何缓解LLMs复读机问题?

5、什么情况用Bert模型，什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型?BERT模型通常用于需要理解文本深层语义的任务，如文本分类、命名实体识别等。

6、各个专业领域是否需要各自的大模型来服务?

7、如何让大模型处理更长的文本?

8、如果想要在某个模型基础上做全参数微调，究竟需要多少显存?

9、为什么SFT之后感觉LLM傻了?

10、SFT指令微调数据如何构建?

11、领域模型Continue PreTrain数据选取?

领域模型继续预训练（Continue Pre-Training）的数据选取应该基于领域内的文本特点和应用需求。通常，需要选取大量、高质量、多样化的领域文本数据。数据可以来自专业文献、行业报告、在线论坛、新闻文章等。数据选取时应该注意避免偏见和不平衡，确保数据能够全面地代表领域内的知识和语言使用。

12、领域数据训练后，通用能力往往会有所下降，如何缓解模型遗忘通用能力?

13、领域模型Continue PreTrain，如何让模型在预训练过程中就学习到更多的知识?

14、进行SFT操作的时候，基座模型选用Chat还是Base?

15、领域模型微调指令&数据输入格式要求?

16、领域模型微调领域评测集构建?

17、领域模型词表扩增是不是有必要的?

18、如何训练自己的大模型?

19、训练中文大模型有啥经验?

20、指令微调的好处?

21、预训练和微调哪个阶段注入知识的?

22、想让模型学习某领域或行业知识，是应该预训练还是应该微调?

23、多轮对话任务如何微调模型?

24、微调后的模型出现能力劣化，灾难性遗忘是怎么回事?

25、微调模型需要多大显存?

26、大模型LLM进行SFT操作的时候在学习什么?

27、预训练和SFT操作有什么不同?

28、样本量规模增大，训练出现OOM报错，怎么解决?

29、大模型LLM进行SFT如何对样本进行优化?

30、模型参数迭代实验步骤?

31、为什么需要进行参选微调?参数微调的原因有哪些?

32、模型参数微调的方式有那些?你最常用哪些方法?

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