国外的这20大模型面试题，是不是太简单了-优快云博客

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什么是分词？
分词是将文本分解为更小的单元（称为“标记”）的过程，这些单元可以是单词、子词、字符，甚至是有意义的短语。
为什么重要？ 语言模型将文本作为数字序列进行处理，每个标记对应词汇表中的一个索引。通过将文本转换为模型可理解的格式，提高了计算效率。通过将罕见词拆分为子词来处理，例如“unbelievable” → [“un”, “believable”]。在多语言任务中具有灵活性，并减少了词汇表的大小。
什么是LoRA和QLoRA？
LoRA（低秩适应）：
一种微调技术，通过少量额外参数来适应预训练语言模型。不更新所有模型参数，而是引入低秩矩阵以减少微调的内存和计算成本。好处： 无需重新训练整个模型即可高效适应。
QLoRA（量化LoRA）：
LoRA的一个变体，对模型权重进行量化（例如使用4位量化）。显著减少了内存占用和计算需求。适合在资源有限的硬件上运行大型模型。
什么是束搜索，它与贪婪解码有何不同？
束搜索：
一种用于文本生成的解码算法，在每一步都维护多个候选序列（束）。探索多条路径并选择累积概率最高的序列。通过避免局部最大值，确保输出更具连贯性和上下文相关性。
贪婪解码：
在每一步选择概率最高的标记，而不考虑未来的可能性。更快，但可能导致次优输出，因为它可能由于缺乏远见而错过更好的序列。
关键区别：
贪婪解码关注即时奖励，而束搜索并行评估序列以获得更好的结果。
解释LLM文本生成中的温度概念。
温度是一个参数，通过调整标记的概率分布来控制语言模型输出的随机性。
低温度（<1）： 使输出更具确定性和专注性。模型优先选择高概率标记，减少多样性。
高温度（>1）： 通过使标记概率更均匀来增加变异性。适用于创造性和多样化的输出。
什么是掩码语言建模（MLM）？
MLM涉及随机掩码输入文本中的一些标记，并让模型根据周围上下文进行预测。由BERT（基于Transformer的双向编码器表示）推广。
目标： 通过利用双向上下文学习语言中的双向依赖关系。
示例：
输入：“The [MASK] is blue.” 预测：“The sky is blue.”
什么是序列到序列模型？
序列到序列模型将输入序列转换为相应的输出序列，常用于：机器翻译：英语 → 法语。文本摘要：长文本 → 摘要。问答：上下文 → 答案。
组件： 编码器：处理输入并生成表示。解码器：将表示转换为所需的输出。
示例： 基于Transformer的模型如T5和基于RNN的模型如带注意力机制的Seq2Seq。
自回归模型和掩码模型有何不同？
自回归模型（例如GPT）： 逐个生成文本，使用之前生成的标记作为上下文。示例： 预测序列中的下一个词。优势： 适合文本生成。
掩码模型（例如BERT）： 使用双向上下文预测序列中的掩码标记。优势： 适合理解任务如分类或问答。
嵌入在LLM中扮演什么角色？
嵌入是标记的向量表示，编码：语义信息（意义）。语法信息（结构）。它们将离散标记转换为连续数值，以便模型输入。
什么是下一句预测（NSP）？
NSP是一种预训练目标，用于教模型理解句子之间的关系。模型预测给定句子B是否自然地跟在句子A之后。
示例（BERT）： 输入：句子A：“I love books.” 句子B：“They expand my knowledge.” 模型输出：True.
Top-k和核采样之间有什么区别？
Top-k采样： 将标记选择限制为概率最高的前k个标记。增加随机性但保持输出的专注性。
核采样（Top-p）： 动态选择累积概率阈值为p的标记。更具适应性，因为它根据每一步的概率分布进行调整。
关键区别： Top-k将选择限制为固定数量，而核采样更具灵活性，根据累积概率选择标记。
提示工程如何影响LLM输出？
提示工程是设计清晰、具体和目标导向的输入提示的过程，以引导大型语言模型（LLM）获得期望的结果。它在最大化LLM性能方面至关重要，特别是在以下场景中：零样本学习：模型在没有先例的情况下执行任务，依赖于提示的清晰度来推断意图。少样本学习：在提示中提供少量示例以指导模型。有效的提示工程： 提供上下文以减少歧义。使用结构化指令强调任务的要求。利用如思维链（CoT）提示等策略来引出逻辑推理。
如何减轻LLM中的灾难性遗忘？
灾难性遗忘发生在LLM在训练新任务时丢失先前学到的知识。缓解策略包括：
复习方法： 在再训练期间结合新旧数据以加强先前的知识。
弹性权重固化（EWC）： 为模型参数分配重要性权重，惩罚对先前任务至关重要的参数的变化。
模块化方法： 为新任务引入单独的模块或适配器，保留核心模型的现有知识。这些技术确保模型在适应新要求的同时保留过去的知识。
什么是模型蒸馏，它如何应用于LLM？
模型蒸馏涉及将大型、计算密集的“教师”模型的知识转移到较小的“学生”模型。学生通过模仿教师的：软预测（类别上的概率分布）。中间表示（如果可用）。在LLM中，蒸馏减少了部署的计算成本，而不会显著损失准确性。例如，GPT-3的能力可以在蒸馏版本中近似，以便更快地进行推理。
LLM如何处理词汇表外（OOV）单词？
LLM通过子词分词技术处理OOV单词，例如：字节对编码（BPE）：将单词分解为较小的单元，如前缀、后缀或字符对。 WordPiece：类似于BPE，但合并标准略有不同。单词语言模型：选择最可能的子词序列。这确保即使是未见过的单词也可以表示为已知子词的组合。
Transformer架构如何克服Seq2Seq模型的挑战？
Transformer架构通过用以下方式替代递归机制，彻底改变了序列到序列任务：自注意力：并行处理所有标记，高效捕获全局依赖关系。位置编码：添加标记顺序信息。可扩展性：处理长序列而不会出现RNN固有的梯度消失问题。 Transformer更快，更适合需要对长输入序列进行上下文感知预测的任务。
什么是过拟合，如何防止它？
过拟合发生在模型记忆训练数据模式而不是泛化到未见数据时。预防措施包括：
正则化： 对大权重进行惩罚（例如L2正则化）。
dropout： 在训练期间随机禁用神经元以促进鲁棒性。
数据增强： 扩大训练数据的多样性。
提前停止： 当验证性能停滞时停止训练。
更简单的模型： 降低复杂性以防止过拟合。
什么是生成模型和判别模型？
生成模型： 这些模型学习数据的底层概率分布以生成新的、相似的数据样本。它们对输入特征xxx及其对应的标签yyy进行建模，能够回答“给定xxx，yyy的概率是多少？”和“对于yyy，可能的xxx是什么？”等问题。应用： 文本生成（GPT）、图像合成（GANs）、语音生成。示例： GPT通过预测下一个词来生成类似人类的文本。
判别模型： 这些模型专注于学习不同类别之间的决策边界。它们直接对P(y∣x)P(y|x)P(y∣x)进行建模，即给定输入xxx时标签yyy的概率，而不学习数据分布。应用： 分类任务（例如垃圾邮件检测、情感分析）。示例： BERT将文本分类为正面或负面情感等类别。
GPT-4与GPT-3有何不同？
多模态输入： GPT-4可以处理文本和图像，使其在视觉问答等任务中具有多功能性。
更大的上下文窗口： GPT-4可以处理比GPT-3更长的输入序列，提高了长篇讨论或文档的连贯性。
准确性： 由于改进的训练和增加的参数，语言理解、逻辑推理和事实正确性得到了增强。
多语言能力： 改善了对更广泛语言的处理，使GPT-4在全球范围内更具可访问性。
LLM中的位置编码是什么？
Transformer缺乏固有的序列感，因为它们并行处理输入标记。位置编码通过引入序列信息来解决这一问题：
工作原理： 位置编码使用数学函数（例如正弦和余弦）根据其在序列中的位置为每个标记分配一个独特的编码。
为什么重要： 它帮助模型区分“The cat chased the dog”和“The dog chased the cat”。
什么是多头注意力？
多头注意力允许模型同时关注输入序列的不同方面：
工作原理： 将注意力机制分成多个“头”，每个头学习输入的不同表示。
好处： 捕获多样化的关系，如语法和语义。增强模型理解复杂依赖关系的能力。