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2023大语言模型(LLM)面试题库
1.请解释BERT预训练的MaskedLanguageModel(MLM)任务Next
SentencePredict(NSP)任务，以及如何在MLM任务中训练BERT模型
2.GPT模型是如何进行自回归生成的?请详细描述其生成过程
3.请介绍一下Transformer模型中的Multi-HeadAttention以及它的计
算流程和原理。
4.Tokenizer在自然语言处理中有什么作用?请简要介绍一下常用
Tokenizer的原理和区别。
5.请解释一下数据并行和模型并行的区别，以及它们在大规模模型训练中
的应用。
6.请简述深度学习训练中的梯度消失问题，以及解决该问题的方法。
7.请介绍一下BERT模型的整个训练流程，包括预训练和微调。
8.请解释一下Transformer模型中的ResidualConnection
LayerNormaliZation，以及它们的作用。
9.请谈谈数据增强在自然语言处理中的应用，以及一些常用的数据增强方
法。
10.NERPOS任务有什么区别?请谈谈它们的相似和不同之处。
11.请介绍一下指令微调(InstructionTuning)的思想和应用场景，并说明
它如何提高模型的性能。
12.在指令微调中，如何选择最佳的指令策略，以及其对模型效果的影响?
13.解释一下GPT-3中的Zero-ShotLearning方法，以及它如何实现新颖
的任务处理?
14.介绍一下T5模型中的Text-to-TextTransformer架构，以及它如何提高
模型的性能?
15.在指令微调中，如何设置、选择和优化不同的超参数，以及其对模型效
果的影响?
16.请解释P-tuning的工作原理，并说明它与传统fine-tuning方法的不
同之处。
17.介绍一下Prefix-tuning的思想和应用场景以及它如何解决一些NLP
任务中的挑战
18.如何使用GShard实现分布式训练?请详细说明它的工作原理
19.请解释LORA2的模型结构，以及它如何在NLP任务中表现出色
20.介绍一下GPT-Neo的特点和应用场景，以及它在自然语言生成上的表现
如何?
21.Self-Attention公式为什么要除以d_k的开方?
22.BNLN的区别是什么，LLM中一般使用哪种为主?
23.除了loss，如何在训练过程中监控模型能力?
24.LLM在训练过程中loss训飞了，可能是什么原因?
25.大模型常用位置编码有哪些?
26.是否了解常用的模型压缩方法，例如剪枝，量化，参数共享，蒸馏
27.介绍一下PPORLHF算法的核心思想
28.介绍zero-shot/few-shot场景迁移学习的常见策略
29.解决显存不够的方法有哪些?
30.bf16，fp16半精度训练的优缺点
31.encoderonly，decoderonly，encoder-decoder划分的具体标注是什
么，典型代表模型有哪些?
32.如何计算Attention参数量?
33.如何组织多轮对话数据?
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