大语言模型基础面试题——带你详细了解LLM大模型概念（附带10个大模型基础面试题）

最新推荐文章于 2025-06-13 00:07:46 发布

我爱学大模型

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文章标签：语言模型人工智能自然语言处理 AI大模型大模型面试 LLM 大模型基础

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前言

什么是LLM概念呢?

自从2022年12月 ChatGPT 横空面世以来，AI 领域获得了十足的关注和资本，其实AI的概念在早些年也火过一波，本轮 AI 热潮相比于之前的 AI，最大的区别在于：生成式。本文主要介绍大语言模型（Large Language Model，简称LLM）。

LLM详解

1.大预言模型LLM是什么？

经过大量文本数据训练，能够理解和处理人类语言，并执行多种语言任务的大型模型被称为大语言模型（LLM）。例如，GPT、LLaMA、Mistral 和 BERT 都属于这一类模型。LLM本质上是对训练文本信息的高效压缩，同时具备一定的泛化能力。与数据库或搜索引擎不同，LLM可以创造性地生成此前从未出现过的文本内容。

2. 大语言模型（LLM）发展的最新程度和成果

1. 模型规模和性能提升

参数规模不断增长，数十亿到数千亿级，增强了模型的理解和生成能力。
自适应微调技术（LoRA、RLHF）模型在特定任务上的性能进一步优化。
增强了多模态能力，可处理文本、图像甚至视频输入。

2. 高效训练与部署

高效算法（如稀疏注意力、混合精度训练）大幅减少计算成本。
模型压缩技术（如量化和剪枝）让LLM能够在资源受限的环境中运行。
开源模型（如LLaMA、Mistral）降低了研究与应用的门槛。

3. 应用场景扩展

内容生成：支持文章写作、代码生成、翻译等多种场景。
知识问答：在医疗、法律等专业领域提供精准解答。
协同创作：与用户互动进行创意策划、产品设计等。
教育与辅助：开发虚拟助教、语言学习工具等应用。

4. 多语言支持

增强对多语言的理解与生成能力，覆盖更多小语种，推动全球化应用。

5. 安全与伦理改进

加强对有害内容的过滤能力，减少偏见和歧视性输出。
增强对敏感领域的控制能力，避免产生虚假信息。

6. 多模态与跨领域融合

实现多模态模型的早期成功，支持文本与图像的结合（生成图片说明）。
跨学科融合推动在科学研究、艺术创作等领域的创新应用。

3. 大语言模型（LLM）现阶段能做什么

大语言模型的能力涵盖多个领域，主要可以概括为：内容创作、数据处理与分析、任务自动化、智能助手与客服等，以下对各项能力进行概述：

1. 内容创作

写作：可以撰写各种类型的文本，如邮件、计划书、宣传文案、短故事等；还能模仿特定风格（如社交媒体文风或某位作家风格），尤其擅长生成条理清晰的长篇内容。但在写作高质量、完整且有趣的小说方面还有改进空间。
润色：对提供的大纲或已有文本进行扩展、改写，适用于文案润色、内容优化，甚至帮助规避重复检测的场景。
总结：自动生成会议记录、文章或长文档的核心要点和待办事项，极大提高效率。
翻译：支持多语言互译，能够实现白话文与文言文之间的转换，通过特定提示词还能生成惊艳的多轮翻译效果。