本文主要是介绍大模型算法岗 100 道面试题(含答案),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
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?
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Transformer体系:由Google提出的Transformer 模型及其变体,如BERT、GPT 等。
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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。
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TensorFlow Model Garden:TensorFlow官方提供的一系列预训练模型和模型架构。
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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?
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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。
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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。
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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。
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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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《大模型面试宝典》(2024版) 发布!
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