前言

在2024年AI大模型的面试中，常问的问题以及答案可能会涵盖多个方面，包括AI大模型的基础知识、训练过程、应用、挑战和前沿趋势等。由于我无法直接附上174题的完整面试题库及其答案，我将基于提供的信息和当前AI大模型领域的热点，给出一些常见的问题和答案示例。

1. 基础知识

问题：请简要介绍目前主流的大模型体系有哪些？

答案：
目前主流的大模型体系主要包括：

• GPT系列：由OpenAI发布，基于Transformer架构的语言模型，包括GPT-1、GPT-2、GPT-3、ChatGPT等。这些模型具有强大的生成能力和语言理解能力。
• BERT：由Google发布，一种基于Transformer架构的双向预训练语言模型。BERT在多个自然语言处理任务上取得了显著效果。
• XLNet：由CMU和Google Brain发布，一种基于Transformer架构的自回归预训练语言模型。XLNet通过自回归方式预训练，能够建模全局依赖关系。
• RoBERTa：由Meta（原Facebook）发布，基于BERT进行改进，通过更大规模的数据和更长的训练时间，取得了更好的性能。
• T5：由Google发布，一种基于Transformer架构的多任务预训练语言模型。T5可以处理多种自然语言处理任务，如文本分类、机器翻译、问答等。

2. 训练过程

问题：大型语言模型（LLM）通常如何进行训练？

答案：
大型语言模型通常经历预训练和微调两个过程。

• 预训练：模型接触到来自多个来源的大量文本数据，从而扩展其知识库并广泛掌握语言。
• 微调：为了提高性能，在特定任务或领域（例如，语言翻译或问答）上对预训练的模型进行再训练。

3. 应用

问题：LLM的典型应用有哪些？

答案：
LLM有许多应用，包括但不限于：

• 文本创作：如写作故事、文章或剧本。
• 语言翻译：将一种语言翻译成另一种语言。
• 文本摘要：自动提取长文本的主要内容。
• 问答系统：回答用户提出的问题。
• 情感分析：分析文本中的情感倾向。
• 信息检索：从大量信息中检索出与用户需求相关的内容。
• 代码开发：辅助编程人员编写代码，甚至自动生成代码片段。

4. 挑战和前沿趋势

问题：你认为当前AI大模型面临的主要挑战是什么？

答案：
当前AI大模型面临的主要挑战包括：

• 计算资源：大模型需要大量的计算资源进行训练和推理。
• 数据偏见：训练数据中的偏见可能导致模型产生不公平或歧视性的结果。
• 可解释性：大模型通常缺乏可解释性，使得人们难以理解其决策过程。
• 模型效率：如何在保证性能的同时提高模型的效率，减少资源消耗。

面试题笔记分享

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如何学习AI大模型？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

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学习路线

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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