大语言模型基础面试题：全面解析LLM概念及10道核心面试题！
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。
2. 数据处理与分析
- 数据提取与分析：可以从复杂报告或文档中提取关键信息，进行数据分析，并生成可视化图表，帮助用户快速理解数据。
- 编程辅助：通过工具如GitHub Copilot，帮助程序员完成代码生成、调试、文档生成等任务，大幅提升开发效率。
3. 任务自动化
- 结构化信息提取：从用户的自然语言输入中提取结构化信息，便于传递给程序进行进一步的自动化处理。
- 工作流智能化：利用智能代理（Agent）实现复杂任务的自动化管理，如安排日程、处理文档等。
4. 智能助手与客服
- 智能助手：结合工作流和Agent技术，能够完成任务协作、决策辅助、知识问答等多功能任务。
- 智能客服：基于检索增强生成（RAG）技术，提供精准、高效的客服服务，可快速响应用户问题并提供个性化解决方案。
LLM基础面试题
当前有哪些主流的开源模型架构？
什么是prefix LM与causal LM，它们有何不同？
大型语言模型（LLM）的训练目标是什么？
涌现能力的根本原因是什么？
为什么大多数现代大型模型采用Decoder-only结构？
大型语言模型架构概述及LLM复读机问题分析
LLM输入的文本长度理论上能够无限扩展吗？
选择BERT、LLaMA、ChatGLM等大模型的依据是什么？
是否需要为不同领域开发专门的大型模型？
如何优化大型模型以处理更长的文本？
如何学习AI大模型？
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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。
👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；
• 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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