100道大模型面试八股文

AI面试必刷算法题 附答案和解析 --持续更新中 面试中发现很多同学一股脑优化、润色项目经历,但聊到基本的算法,反而会一脸懵X,得空整理下算法题给大家,希望对你有帮助。 阅读详情

算法暑期实习机会快结束了,校招大考即将来袭。

当前就业环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多,岗位在变少,要求还更高了。

最近,我们陆续整理了很多大厂的面试题,帮助球友解惑答疑和职业规划,分享了面试中的那些弯弯绕绕。

  1. 你了解ReAct吗,它有什么优点?

  2. 解释一下langchain Agent的概念

  3. langchain 有哪些替代方案?

  4. langchain token计数有什么问题?如何解决?

  5. LLM预训练阶段有哪几个关键步骤?

  6. RLHF模型为什么会表现比SFT更好?

  7. 参数高效的微调(PEFT)有哪些方法?

  8. LORA微调相比于微调适配器或前缀微调有什么优势?

  9. 你了解过什么是稀疏微调吗?

  10. 训练后量化(PTQ)和量化感知训练(QAT)有什么区别?

  11. LLMs中,量化权重和量化激活的区别是什么?

  12. AWQ量化的步骤是什么?

  13. 介绍一下GPipe推理框架

  14. 矩阵乘法如何做数量并行?

  15. 请简述TPPO算法流程,它跟TRPO的区别是什么?

  16. 什么是检索增强生成(RAG)?

  17. 目前主流的中文向量模型有哪些?

  18. 为什么LLM的知识更新很困难?

  19. RAG和微调的区别是什么?

  20. 大模型一般评测方法及其准是什么?

  21. 什么是Kv cache技术,它具体是如何实现的?

  22. DeepSpeed推理对算子融合做了哪些优化?

  23. 简述一下FlashAttention的原理

  24. MHA、GQA、MQA三种注意力机制的区别是什么?

  25. 请介绍一下微软的ZeRO优化器

  26. Paged Attention的原理是什么,解决了LLM中的什么问题?

  27. 什么是投机采样技术,请举例说明?

  28. 简述GPT和BERT的区别

  29. 讲一下GPT系列模型的是如何演进的?

  30. 为什么现在的大模型大多是decoder-only的架构?

  31. 讲一下生成式语言模型的工作机理

  32. 哪些因素会导致LLM中的偏见?

  33. LLM中的因果语言建模与掩码语言建模有什么区别?

  34. 如何减轻LLM中的“幻觉”现象?

  35. 解释ChatGPT的“零样本”和“少样本”学习的概念

  36. 你了解大型语言模型中的哪些分词技术?

  37. 如何评估大语言模型(LLMs)的性能?

  38. 如何缓解LLMs复读机问题?

  39. 请简述下Transformer基本原理

  40. 为什么Transformer的架构需要多头注意力机制?

  41. 为什么transformers需要位置编码?

  42. transformer中,同一个词可以有不同的注意力权重吗?

  43. Wordpiece与BPE之间的区别是什么?

  44. 有哪些常见的优化LLMs输出的技术?

  45. GPT-3拥有的1750亿参数,是怎么算出来的?

  46. 温度系数和top-p、top-k参数有什么区别?

  47. 为什么transformer块使用LayerNorm而不是BatchNorm?

  48. 介绍一下post layer norm和pre layer norm的区别

  49. 什么是思维链(CoT)提示?

  50. 你觉得什么样的任务或领域适合用思维链提示?

  51. 目前主流的开源模型体系有哪些?

  52. prefix LM和causal LM区别是什么?

  53. 涌现能力是啥原因?

  54. 大模型LLM的架构介绍?

  55. 什么是LLMs复读机问题?

  56. 为什么会出现LLMs复读机问题?

  57. 如何缓解LLMs复读机问题?

  58. llama输入句子长度理论上可以无限长吗?

  59. 什么情况下用Bert模型,什么情况下用LLama、ChatGLM类大模型,咋选?

  60. 各个专长领域是否需要各自的大模型来服务?

  61. 如何让大模型处理更长的文本?

  62. 为什么大模型推理时显存涨的那么多还一直占着?

  63. 大模型在gpu和cpu上推理速度如何?

  64. 推理速度上,int8和fp16比起来怎么样?

  65. 大模型有推理能力吗?

  66. 大模型生成时的参数怎么设置?

  67. 有哪些省内存的大语言模型训练/微调/推理方法?

  68. 如何让大模型输出台规化

  69. 应用模式变更

  70. 大模型怎么评测?

  71. 大模型的honest原则是如何实现的?

  72. 模型如何判断回答的知识是训练过的已知的知识,怎么训练这种能力?

  73. 奖励模型需要和基础模型一致吗?

  74. RLHF在实践过程中存在哪些不足?

  75. 如何解决人工产生的偏好数据集成本较高,很难量产问题?

  76. 如何解决三个阶段的训练(SFT->RM->PPO)过程较长,更新迭代较慢问题?

  77. 如何解决PPO的训练过程中同时存在4个模型(2训练,2推理),对计算资源的要求较高问题?

  78. 如何给LLM注入领域知识?

  79. 如果想要快速检验各种模型,该怎么办?

  80. 预训练数据Token重复是否影响模型性能?

  81. 什么是位置编码?

  82. 什么是绝对位置编码?

  83. 什么是相对位置编码?

  84. 旋转位置编码RoPE思路是什么?

  85. 旋转位置编码RoPE有什么优点?

  86. 什么是长度外推问题?

  87. 长度外推问题的解决方法有哪些?

  88. ALiBi(Attention with Linear Biases)思路是什么?

  89. ALiBi(Attention with Linear Biases)的偏置矩阵是什么?有什么作用?

  90. ALiBi(Attention with Linear Biases)有什么优点?

  91. Layer Norm的计算公式写一下?

  92. RMS Norm的计算公式写一下?

  93. RMS Norm相比于Layer Norm有什么特点?

  94. Deep Norm思路?

  95. 写一下Deep Norm代码实现?

  96. Deep Norm有什么优点?

  97. LN在LLMs中的不同位置有什么区别么?如果有,能介绍一下区别么?

  98. LLMs各模型分别用了哪种Layer normalization?

  99. 介绍一下FFN块计算公式?

  100. 介绍一下GeLU计算公式?

  101. 介绍一下Swish计算公式?

  102. 介绍一下使用GLU线性门控单元的FFN块计算公式?

  103. 介绍一下使用GeLU的GLU块计算公式?

  104. 介绍一下使用Swish的GLU块计算公式?

如何学习大模型 AI ?

由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人,只能说是:

“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

在这里插入图片描述

第一阶段(10天):初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么?
  • 大模型是怎样获得「智能」的?
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范
  • …

第二阶段(30天):高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示(Embeddings)
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署
  • …

第三阶段(30天):模型训练

恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。

到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建
  • …

第四阶段(20天):商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案
  • …

学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云,朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

在这里插入图片描述

ai工程师面试常见的100道题1~50 在AI面试中,可能会涉及到各种问题,包括机器学习算法、深度学习模型、自然语言处理技术等。面试官可能会要求应聘者解释常见的机器学习算法(如决策树、支持向量机)、深度学习架构(如卷积神经网络、循环神经网络)、优化算法(如梯度下降)、以及评估模型性能的指标(如准确率、精确率、召回率)。此外,还可能涉及到对特定领域的理解和应用,如计算机视觉、自然语言处理等。应聘者需要展示对AI基础知识的扎实掌握,能够清晰表达思路,解决实际问题,并展示对新技术的学习和探索能力。在面试过程中,展示项目经验和解决挑战的能力也是至关重要的 阅读详情

相关推荐

【面试】AI算法工程师---面试题!(第二部分:AI部分)

深度学习

a_123456598的博客 4万+

常用的19道人工智能面试题,作为人工智能工程师,你知道多少?

答案:人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是一种模拟人类智能的技术和科学。它涉及到各种领域,包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、语音识别、决策树等。人工智能的目标是让计算机具备类似于人类的智能,能够自主地思考、学习、推理和决策。人工智能的应用范围非常广泛,包括智能家居、自动驾驶、医疗诊断、金融风控、智能客服等。人工智能技术的发展对于推动社会经济的发展和人类生活的改善具有重要的意义。

qq_28245087的博客 1万+

大模型面试必备:100 道精选八股文题目及其详解

算法暑期实习机会快结束了,校招大考即将来袭。当前就业环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多,岗位在变少,要求还更高了。最近,我们陆续整理了很多大厂的面试题,帮助球友解惑答疑和职业规划,分享了面试中的那些弯弯绕绕。你了解ReAct吗,它有什么优点?解释一下langchain Agent的概念langchain 有哪些替代方案?langchain token计数有什么问题?如何解决?LLM预训练阶段有哪几个关键步骤?RLHF模型为什么会表现比SFT更好?

2401_86518761的博客 1386

面试面经|大模型面试八股含答案,非常详细收藏我这一篇就够了

前面在4.中提到了Lora,我也曾在别的回答中提过Lora真是本世纪最美女名,因为真的是个人微调的一大福音。如果你想细致了解,可以看看这篇CW不要無聊的風格:当红炸子鸡 LoRA,是当代微调 LLMs 的正确姿势?我在这里也具体来讲讲:首先肯定是要搬上来这张图的:

2401_84495872的博客 6331

100道大模型面试八股文:高频经典考点与解析精讲

大模型学习之路, 道阻且长, 但只要你坚持下去, 一定会有收获。别忘了分享给身边的小伙伴!本路线图为你提供了学习大模型的全面指南, 从入门到进阶, 涵盖理论到应用。如果你懒得自己找资料, 我的路线图直接“抄作业”就对了!

HJS123456780的博客 1129

四自由度机械臂Matlab仿真全流程:从DH参数建模到轨迹规划实战

本文详细介绍了四自由度机械臂在Matlab中的完整仿真流程,从DH参数建模到轨迹规划实战。通过Robotics Toolbox工具,读者可以学习如何构建机械臂模型、验证运动学特性,并实现平滑的轨迹规划。文章还提供了性能优化技巧和常见问题解决方案,帮助开发者高效完成机械臂仿真项目。

weixin_29061041的博客 240

大模型面试通关秘籍:100道精选八股文题目及解析

算法暑期实习机会快结束了,校招大考即将来袭。当前就业环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多,岗位在变少,要求还更高了。最近,我们陆续整理了很多大厂的面试题,帮助球友解惑答疑和职业规划,分享了面试中的那些弯弯绕绕。你了解ReAct吗,它有什么优点?解释一下langchain Agent的概念langchain 有哪些替代方案?langchain token计数有什么问题?如何解决?LLM预训练阶段有哪几个关键步骤?RLHF模型为什么会表现比SFT更好?

2401_85373691的博客 1198

C++控制台实现简单的注册登录

C++控制台实现简单的注册登录 #include<iostream> #include<string> #include <vector> #include <conio.h> void Display();//调用display显示switch()界面 void Register();//注册 void Enter();//登录 using nam...

乔路非 2万+

100道大模型面试八股文!背下来你就是大模型大师!吊打面试官

当前就业环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多,岗位在变少,要求还更高了。最近,我们陆续整理了很多大厂的面试题,帮助球友解惑答疑和职业规划,分享了面试中的那些弯弯绕绕。你了解ReAct吗,它有什么优点?解释一下langchain Agent的概念langchain 有哪些替代方案?langchain token计数有什么问题?如何解决?LLM预训练阶段有哪几个关键步骤?RLHF模型为什么会表现比SFT更好?参数高效的微调(PEFT)有哪些方法?

2401_84495872的博客 1518

【电机控制入门】——电机控制书籍推荐

电机控制入门书籍推荐及分享 阅读须知: 1.电机控制的入门是涉及到机械、电子与控制等复杂交叉学习,它需要持续投入时间才可以看到学习的效果,如同“一万小时定律”。俗话说,九层之台,起于垒土,因此电机控制入门没有所谓的速成培训班。相反,还需要夯实好一定的基础。为此,博主建议从基础理论抓起,故推荐相关的书籍并分享给大家。 2.学习电机贵在动手实践,无论是借助于MATLAB/Simulink仿真平台来验证理论分析,或是使用板子对所设计的控制系统进行物理实现,博主极力推荐在一定基础(看完部分以下推荐的书籍),一边动手

昔时扬尘处 3万+

MIPI C-PHY介绍(Specification for C-PHY V1.2)

本文档描述了一个名为C-PHY的高速串行接口,它在带宽有限(bandwidth limited channels,看的有人说C的含义就是channel limit)的通道上提供高吞吐量性能,用于连接到外设,包括显示器和摄像头。首先0x4fff在0x4000~0x4fff区域,则f=(0,0,0,0,0,0,1),顺序是S6~S1;最后,端到端的传输过程是什么样呢,如下图所示,16bit先转换成7个符号(每个符号3位,共21位),然后并行数据转换成串行数据,输送到符号编码器和3个线的驱动器,接收端流程相反。

qflook的博客 5884

大模型面试题库:100道八股文精选,助你备战AI大模型面试

算法寒假实习机会快结束了,校招大考即将来袭。当前就业环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多,岗位在变少,要求还更高了。最近,我们陆续整理了很多大厂的面试题,帮助球友解惑答疑和职业规划,分享了面试中的那些弯弯绕绕。

2401_84204413的博客 841

【Python】-- 趣味代码 - 发牌游戏

Python -- 趣味代码 - 发牌游戏

银尘博客 352

2025大模型面试八股(含100道答案)收藏这一篇就够了!

最近秋招正在如火如荼地进行中,看到很多人的简历上都包含大模型相关的工作,各家大厂和初创都很舍得给钱,动辄百万年包也变得不再稀奇。前排提示,文末有大模型AGI-优快云独家资料包哦!因此在大模型纵横的这个时代,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。本文总结了100道大模型算法岗常见的面试题(含答案),点击下方领取完整版: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。PyTo

2301_82275412的博客 2019

【Zephyr驱动专题】01_深扒MPU6050陀螺仪寄存器

MPU6050作为最常用的6轴运动跟踪器件,其寄存器配置直接影响传感器性能和功能实现。本文将深入解析关键寄存器,并使用逻辑分析仪抓取信号进行分析。

zero的博客 1574

【雕爷学编程】Arduino FOC 之 AS5600 磁编码器的模拟电压与IIC通信

在Arduino平台上实现FOC可以提供平滑的运行和高度的扭矩、速度和位置控制,它通过精确控制电机的电流和电压来实现高效率、高精度和低噪声的操作。案例三在使用I2C通信读取角度值的基础上,添加了设置角度范围的功能。5、创新:Arduino可以让你用电子的方式来表达你的创意和想象,你可以用Arduino来制作各种有趣和有用的项目,如机器人、智能家居、艺术装置等。1、高性能电机控制:FOC是一种高级的电机控制算法,可以精准控制PMSM(永磁同步电机)和BLDC(无刷直流)电机,实现平滑的转速和扭矩输出。

雕爷学编程 1500

2025最新大模型算法岗面试八股文【基础篇100题】,金三银四涨薪必备

最近秋招正在如火如荼地进行中,看到很多人的简历上都包含大模型相关的工作,各家大厂和初创都很舍得给钱,动辄百万年包也变得不再稀奇。因此在大模型纵横的这个时代,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。本文总结了100道大模型算法岗常见的面试题(含答案),篇幅限制,部分内容如下。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PyTorc

2401_85375151的博客 1947

C/C++李峋同款跳动的爱心代码(完整代码)

C++语言实现出李峋同款跳动的爱心的完整代码。

AIGC 10万+

2024最新大模型算法岗面试八股文【基础篇100题】,金九银十季,涨薪涨薪(精简、纯手打)

最近秋招正在如火如荼地进行中,看到很多人的简历上都包含大模型相关的工作,各家大厂和初创都很舍得给钱,动辄百万年包也变得不再稀奇。因此在大模型纵横的这个时代,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。本文总结了100道大模型算法岗常见的面试题(含答案),篇幅限制,部分内容如下。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PyTorc

2401_85379281的博客 3115

Camera2Demo

在Camera2 的基础上进行封装,使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离,降低耦合度,完成预览拍照并保存的操作

pscad IEEE标准系统搭建说明

pscad IEEE标准系统搭建说明,包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。

上一篇: 豆包吃到了大模型PC端的螃蟹?
下一篇: 我承认,我低估国产大模型了!
Python_金钱豹
博客等级 码龄5年 1万+粉丝 2840原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值