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Q1: 什么是偏差（Bias）和方差（Variance）？如何理解它们与过拟合、欠拟合的关系？

答案:

• •

  偏差：模型预测值的期望与真实值之间的差异。衡量了模型的拟合能力。高偏差意味着模型过于简单，无法捕捉数据中的基本关系，导致欠拟合。

• •

  方差：模型预测值的变化范围或离散程度。衡量了模型的稳定性。高方差意味着模型过于复杂，对训练数据中的噪声过度学习，导致过拟合。

关系图解：

下图经典地展示了偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off）：

• •

  左列（欠拟合）：弹孔全部集中在靶心外围，既不精确也不稳定。高偏差，低方差。

• •

  中列（理想）：弹孔紧密集中在靶心附近，既精确又稳定。低偏差，低方差。

• •

  右列（过拟合）：弹孔散落在靶心周围，平均位置可能在靶心，但非常不稳定。低偏差，高方差。

总误差主要由偏差、方差和不可避免的噪声构成。我们的目标是通过模型选择、正则化等手段，找到两者之间的最佳平衡点，使总误差最小。

Q2: 常用的模型评估指标有哪些？准确率（Accuracy）在什么情况下会失效？

答案:

常用指标：

• 分类问题：准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1-Score、ROC曲线与AUC值、PR曲线。
• 回归问题：均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、R平方（R²）。

准确率失效的场景：主要发生在数据分布极度不平衡的数据集上。

例子：在一个欺诈检测数据集中，正常交易（负样本）占99%，欺诈交易（正样本）占1%。如果一个模型简单地将所有样本都预测为“正常”，它的准确率高达99%，但这个模型是毫无用处的。

解决方案：在这种情况下，应使用精确率（预测出的欺诈中有多少是真的欺诈）、召回率（所有真实的欺诈中有多少被抓住了）和F1-Score（两者的调和平均）来评估模型。

Q3: 详细解释逻辑回归（Logistic Regression）的原理。它为什么是分类模型却叫“回归”？

**答案:

原理：

1. 线性部分：首先，它和线性回归一样，计算输入特征的加权和：z = w₁x₁ + w₂x₂ + ... + wₙxₙ + b。

2. 激活函数：然后将线性结果 z输入到 Sigmoid函数 中，将输出压缩到(0, 1)区间：σ(z) = 1 / (1 + e^{-z})。这个值可以解释为样本属于正类的概率。

3. 决策与损失：通过设定一个阈值（如0.5）来进行类别判断。使用交叉熵损失函数（而非均方误差）来衡量预测概率与真实标签的差异，并通过梯度下降法最小化损失来学习参数 w和 b。

为什么叫“回归”：因为它的核心第一步（计算 z）来源于线性回归，是在用线性回归的思想去预测一个“概率值”，只不过后续加了一个非线性映射和决策过程，使其用于分类。它是对线性回归的扩展。

Q4: 简述决策树是如何构建的？以及它的核心算法ID3、C4.5和CART的区别？

答案：

构建过程（递归）：从根节点开始，选择最佳特征对数据进行分割，直到满足停止条件（如节点样本数过少、纯度已足够高）。

选择最佳特征的标准：

******* ID3：使用信息增益（Information Gain）。InfoGain = H(D) - H(D|A)，其中 H(D)是父节点的经验熵，H(D|A)是按特征A分割后的条件熵。它倾向于选择取值较多的特征。

• C4.5：使用信息增益比（Gain Ratio），对ID3进行改进。GainRatio = InfoGain / H_A(D)，其中 H_A(D)是特征A本身的熵。这克服了ID3偏向多值特征的缺点。

• CART：使用基尼系数（Gini Index）。Gini(p) = 1 - Σ p_i²，衡量数据的不纯度。基尼系数计算更快，且大多数情况下与信息熵的效果类似。******

Q5: 解释一下XGBoost的原理和它相比传统GBDT的优势。

答案：

**********原理：XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是梯度提升决策树（GBDT） 的一种高效实现。它是一种加法模型，通过多轮迭代，每轮训练一个新的决策树来拟合前一轮模型的残差（负梯度），最终将多个弱学习器集成为一个强学习器。

核心优势：

1. 正则化：在目标函数中加入了L1/L2正则化项，有效控制模型复杂度，防止过拟合。

2. 二阶泰勒展开：GBDT只用一阶导数，而XGBoost使用损失函数的一阶和二阶导数，可以更精准地逼近损失函数，从而更快地收敛。

3. 并行处理：虽然Boosting是串行思想，但XGBoost在特征粒度上实现了并行，在寻找最佳分裂点时，预先对特征排序并存储为块结构，大大加快了计算速度。

4. 灵活性：支持自定义损失函数（只需一阶和二阶可导）。

5. 缺失值处理：内置机制能自动学习缺失值的分裂方向。

Q6: 反向传播（Backpropagation）算法是如何工作的？请描述其核心思想。

答案：

反向传播是神经网络训练的核心算法，其核心思想是链式法则。

工作流程：

1. 前向传播：输入数据从输入层到输出层，逐层计算并存储每个神经元的输出值。

2. 计算损失：在输出层计算预测值与真实值之间的损失（Loss）。

3. 反向传播：将损失从输出层向输入层反向传播，利用链式法则计算损失函数相对于每一层权重和偏置的梯度。

• •

  ∂L/∂W = (∂L/∂y) * (∂y/∂z) * (∂z/∂W)，其中 L是损失，y是输出，z是线性激活前的值，W是权重。

4. 参数更新：使用优化器（如SGD、Adam）根据计算出的梯度更新网络中的所有权重参数（W = W - η * ∂L/∂W）。

这个过程循环往复，直到模型收敛。

Q7: 缓解过拟合的常用技术有哪些？

答案：

***** •

数据层面：获取更多训练数据、数据增强（如图像旋转、裁剪）。

• •

  模型层面：简化模型（减少层数、神经元数）、Dropout（训练时随机丢弃一部分神经元，强制网络学习更鲁棒的特征）、权重正则化（L1/L2，给权重增加约束）。

• •

  训练技巧：早停（Early Stopping）（在验证集性能不再提升时停止训练）。

Dropout示意图：

• •

  左图：标准的全连接神经网络。

• •

  右图：应用Dropout之后，会将标了×的神经元从网络中删除，让它们不向后面的层传递信号。在学习过程中，丢弃哪些神经元是随机决定，因此模型不会过度依赖某些神经元，能一定程度上抑制过拟合。

Q8: CNN中的卷积层和池化层分别有什么作用？

答案：

******卷积层（Convolutional Layer）：

• •

  作用：使用卷积核（滤波器）在输入数据（如图像）上进行滑动窗口计算，提取局部特征（如边缘、角点、纹理等）。浅层卷积核提取低级特征，深层卷积核组合低级特征形成高级特征（如物体部件）。

• •

  参数共享：一个卷积核在整个输入上共享参数，极大减少了参数量。

池化层（Pooling Layer，如Max Pooling）：

• •

  作用：降采样，减少特征图的空间尺寸（Width & Height）和参数量。从而增加感受野，使得网络关注是否存在某种特征而非其精确位置，提供一定的平移不变性并防止过拟合。

CNN特征提取示意图：

Q9: 全量微调（Full Fine-tuning）存在什么问题？介绍两种参数高效微调（PEFT）技术。**

**答案：

全量微调问题：

1. 计算和存储成本高：需要更新LLM所有数十亿的参数，需要大量GPU内存和时间。

2. 灾难性遗忘：可能会破坏预训练模型中原有的通用知识。

3. 模型管理困难：为每个下游任务都要保存一份完整的模型副本，非常笨重。

4. PEFT技术：

5. LoRA（Low-Rank Adaptation）：核心思想是假设模型微调过程中的参数更新是低秩的。它冻结预训练模型权重，向模型注入可训练的低秩分解矩阵（A和B），只训练这些新增的参数。大大减少了可训练参数量（通常<1%）。

6. Prompt Tuning：冻结整个预训练模型，只在输入序列前添加一段可学习的软提示（Soft Prompts） 向量，通过训练这些提示向量来引导模型适应下游任务。比LoRA更轻量。

LoRA示意图：

Q10: 大模型推理阶段有哪些常见的优化技术？

****答案：

***** •

量化（Quantization）：将模型权重和激活值从高精度（如FP32）转换为低精度（如INT8/INT4），减少内存占用和计算延迟。如GPTQ、AWQ等。

• •

  模型剪枝（Pruning）：移除模型中不重要的权重或连接，减少模型大小。

• •

  知识蒸馏（Knowledge Distillation）：用一个大模型（Teacher）来指导一个小模型（Student）学习，让小模型在性能损失不大的情况下获得更快的推理速度。

• •

  推理框架优化：使用专用推理框架如TensorRT、vLLM等，它们做了大量内核优化、算子融合、连续批处理（Continuous Batching）等，极大提升吞吐量。

Q11: 如果给你一个文本分类任务，但标注数据非常少（比如每类只有几十个样本），你会如何设计解决方案？

答案:

这是一个典型的小样本学习（Few-shot Learning） 场景。方案如下：

1. 首选方案 - 大模型提示工程：直接使用ChatGPT/GPT-4等API，通过精心设计提示（Prompt）（如提供任务描述和少数几个示例），让其进行零样本/少样本推理。这是最快、成本最低的方案。

2. 次选方案 - 微调大模型：如果API调用效果不佳或数据敏感，选择一个开源的基础模型（如LLaMA 3）。

• •

  使用PEFT技术（如LoRA） 在少量标注数据上进行高效微调。

• •

  利用数据增强技术生成更多训练样本（如回译、同义词替换）。

3. 传统方案 - 微调小模型：如果计算资源极其有限，可以选用BERT等较小的预训练模型，在其上添加分类层并进行全量微调。但效果可能不如方案1和2。

4. 评估：务必保留一个可靠的测试集来客观评估不同方案的效果。

Q12: 在设计一个面向用户的大模型应用（如聊天机器人）时，除了模型本身，还需要考虑哪些工程和技术问题？

答案:

这是一个系统设计问题，考察工程全局观。

• •

  1. 性能与延迟：如何优化推理速度（如模型量化、使用高性能推理框架）以满足用户对响应时间的期待。

• •

  2. 成本控制：如何管理API调用成本或自建模型的GPU推理成本。考虑缓存、异步处理、负载均衡等策略。

• •

  3. 可用性与可扩展性：如何设计后端服务架构（如微服务）以保证高可用性，并能进行水平扩展以应对流量高峰。

• •

  4. 数据与提示工程：如何构建和管理高质量的提示模板，如何利用检索增强生成（RAG） 技术接入外部知识库，以避免模型幻觉并提升回答质量。

• •

  5. 安全与合规：如何对用户输入和模型输出进行内容过滤，防止生成有害、有偏见或不合规的内容。如何保障用户数据隐私。

• •

  6. 监控与评估：建立完善的监控系统，跟踪API调用次数、延迟、错误率等指标。建立模型效果的线上评估体系（如收集用户反馈、A/B测试）。

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