最新版AI大模型面试八股文51-60题

哈喽！伙伴们，我是小智，你们的AI向导。欢迎来到每日的AI学习时间。今天，我们将一起深入AI的奇妙世界，探索“最新版AI大模型面试八股文51-60题”，并学会本篇文章中所讲的全部知识点。还是那句话“不必远征未知，只需唤醒你的潜能！”跟着小智的步伐，我们终将学有所成，学以致用，并发现自身的更多可能性。话不多说，现在就让我们开始这场激发潜能的AI学习之旅吧。

最新版AI大模型面试八股文51-60题：

AI大模型风头正劲，相关岗位炙手可热，竞争也异常激烈。想要在面试中脱颖而出，除了扎实的技术功底，还需要对面试套路了如指掌。这份最新版AI大模型面试八股文，正是为你量身打造的“通关秘籍”！

51、解释一下“自我监督学习（Self-Supervised Learning）”，并说明它如何帮助训练大模型。
答案：自我监督学习是一种无监督学习方法，它通过设计预训练任务，使模型从未标注数据中学习有用的特征。在大模型训练中，自我监督学习尤为重要，因为它允许模型在没有昂贵的人工标注数据的情况下，通过预测掩码的单词、句子排序或上下文信息等任务，学习到丰富的语言结构和语义知识。

52、如何理解“多模态学习”在大模型中的应用？
答案：多模态学习是指模型同时处理和整合不同类型的数据（如文本、图像、声音等）的能力。在大

模型中，多模态学习使得模型能够理解更复杂的场景，如图文匹配、视频内容理解等。通过联合训练或跨模态融合技术，模型可以学习到不同模态间的关系，提升综合理解和生成能力。

53、问题：简述“对抗性攻击”对大模型的影响，以及如何防御。
答案：对抗性攻击指通过给输入添加人眼难以察觉的微小扰动，导致模型错误预测。对大模型而言，这种攻击可能导致严重的安全和信任问题。防御策略包括：使用对抗性训练，即在训练过程中加入对抗样本以增强模型鲁棒性；输入净化，移除或减轻输入数据中的潜在扰动；以及检测和拒绝可疑输入，使用统计或机器学习方法识别异常输入。

54、解释“模型可解释性”的重要性，并说明在大模型中实现可解释性的挑战。
答案：模型可解释性指的是理解模型内部工作原理和决策过程的能力，对于建立信任、合规性检查以及错误诊断至关重要。然而，大模型由于其复杂性和规模，实现可解释性面临巨大挑战，包括高度非线性、高维度参数空间和黑箱特性。解决方法包括开发专门的解释技术，如注意力机制可视化、特征重要性分析以及局部可解释模型（如LIME、SHAP）。

55、Transformer为何使用多头注意力机制？（为什么不使用一个头）
答案：

（1）Transformer使用多头注意力机制的主要原因捕捉不同的特征：每个头可以学习和捕捉输入序列中的不同特征或模式。

增强模型的表达能力：多个头的并行计算可以丰富模型的表达能力，使其能够关注到输入的不同方面。具体而言，多头注意力机制通过并行计算多个不同的注意力头，每个头有自己的一组权重矩阵，最后将这些头的输出拼接起来，再进行线性变换，从而综合各个头的信息。

（2）并且作者发现这样效果好，如下图：

56、Transformer为什么Q和K使用不同的权重矩阵生成，为何不能使用同一个值进行自身的点乘？

答案：Q（查询）和K（键）使用不同的权重矩阵生成，是为了在计算注意力得分时能够捕捉到输入序列中不同的特征。如果使用同一个值进行自身的点乘，模型无法有效区分查询向量和键向量的不同特征，导致注意力机制失去灵活性和区分能力。因此，通过不同的权重矩阵生成Q和K，可以增强模型的表达能力，确保注意力机制能够更好地识别和利用输入序列中的信息。

57、不用[CLS]的语义输出，有其他方式可以代替吗？
答案：这个问题还是考察到了[CLS]的核心内涵，也就是如何获得整个sentence的语义表示。既然不让使用特意训好的[CLS]，那我们就从每个token得到的embedding入手，把所有的token弄到一起。

很直观的思路，就是对BERT的所有输出词向量（忽略[CLS]和[SEP]）应用MaxPooling和AvgPooling，然后将得到的两个向量拼接起来，作为整个序列的表示。这样做的话可以同时保留序列中最显著的特征（通过MaxPooling）和整体的，均衡的特征（通过AvgPooling）。

当然这种做法我本人并没有尝试过，或许也不是一个很好做的研究/工作方向。

58、Bert中有哪些地方用到了mask?
答案：预训练任务Masked Language Model (MLM)

self-attention的计算

下游任务的decoder

59、预训练阶段的mask有什么用？
答案：虽然MLM现在被主流LLM抛弃了，但是也是一项很重要的任务。

主要的思想是，把输入的其中一部分词汇随机掩盖，模型的目标是预测这些掩盖词汇。这种训练方式使得每个位置的BERT都能学习到其上下文的信息。

60、attention中的mask有什么用？（BERT中）
答案：这是nlp任务很重要的问题，就是不同样本的seq_len不一样。但是由于输出的seq_len需要一致，所以需要通过补padding来对齐。而在attention中我们不希望一个token去注意到这些padding的部分，因为实际场景下它们是不存在的，所以attention中的mask就是来处理掉这些无效的信息的。

具体来说就是在softmax前每个都设为-inf（或者实际的场景一个很小的数就可以），然后过完softmax后”padding”部分的权重就会接近于零，query token就不会分配注意力权重了。

嘿，伙伴们，今天我们的AI探索之旅已经圆满结束。关于“最新版AI大模型面试八股文51-60题”的内容已经分享给大家了。感谢你们的陪伴，希望这次旅程让你对AI能够更了解、更喜欢。谨记，精准提问是解锁AI潜能的钥匙哦！如果有小伙伴想要了解学习更多的AI知识，请关注我们的官网“AI智研社”，保证让你收获满满呦！