最新版AI大模型面试八股文61-70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61-70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61-70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”！

61、Bert是如何处理传统方法难以搞定的溢出词表词(oov)的语义学习的？
答案：前面提到了，关键词是subword。

62、中文是如何处理溢出词表词(oov)的语义学习的？
答案：subword处理中文都是字符级别的，所以就不会有词级别oov的问题了。

63、为什么说GPT是单向的Bert是双向的？
答案：这也是decoder-only和encoder-only的区别。

decoder-only架构的生成模型在输出的时候只能看到当前位置前的tokens，也就是屏蔽了序列后面的位置，以适配NTP任务。

encoder-only架构的编码模型在输出的时候可以利用前后位置的tokens，以适配MLM任务。

具体的做法是self-attention加不加casual mask，也就是遮不遮住序列后面的内容。

64、Bert如何处理一词多义？
答案：一词多义指的是在不同句子中token有不同的含义。

这正是self-attention解决的，搭配上MLM的任务，就可以让每个token会注意到上下文的其他token来得到自己的embedding。

65、Bert中的transformer和原生的transformer有什么区别？
答案：其实很多，如果我们只讨论模型架构，也就是对比Attention is All You Need的encoder和BERT的话，最重点的区别在于位置编码。

原生的transformer是最经典的Sinusoidal绝对位置编码。

而BERT中变成了可以学习的参数，也就是可学习位置编码。

变得可学了的话，只要模型学习能力强，数据量够，确实不会差。可以类比卷积核从手工变成了模型自己学。

关于位置编码，如果你有时间的话，建议从下面的链接一直往后看，苏神的内容质量都很高。位置编码确实大有可为，最近RoPE + NTK的方法来外推context length也挺让人热血沸腾的。Transformer升级之路：1、Sinusoidal位置编码追根溯源- 科学空间|Scientific Spaces

66、Albert是通过什么方法压缩网络参数的？有什么问题？
答案：两个技巧，其一是参跨层数共享，其二是对嵌入参数化进行因式分解，也就是“不再将one-hot 向量直接映射到大小为H 的隐藏空间，先映射到一个低维词嵌入空间E，然后再映射到隐藏空间”。

问题也是“模型压缩”通用的问题，网络表达能力和容量下降。然后推理速度也不会有很直观的提升。

67、attention计算方式以及参数量，attention layer手写，必考。
答案：如果你找的工作是比较基础的，比如说本科生找llm相关实习，那基本会让你手写多头。

如果你想比较方便地一站对比各个Transformer模型的源码，可以来这个库：GitHub –

OpenBMB/ModelCenter

68、ransformer模型的基本结构是什么?它是如何改变深度学习领域的?
答案：基本结构:Transformer模型由编码器和解码器组成，每个编码器包含多层自注意力和前馈网络，解码器增加了编码器-解码器注意力。模型中广泛使用了残差连接和层归一化。影响:Transformer引入了自注意力机制，使得模型能够并行处理序列数据，显著提高了长距离依赖项的处理能力，改变了序列建模和自然语言处理的主流方法。

69、Transformer为何能够有效地处理长距离依赖问题?与传统RNN和LSTM相比有哪些优势?
答案：长距离依赖处理:Transformer通过自注意力机制直接计算序列中任意两点间的依赖关系，避免了RNN和LSTM中的逐步传播，因此能有效捕捉长距离依赖。

优势:相比RNN和LSTM，Transformer具有并行化处理的优势,缩短了训练时间。同时，它避免了梯度消失问题，提高了对长序列的建模能力。

70、多头注意力的作用是什么?
答案：多头注意力允许模型同时从不同的表示子空间捕获信息，增强了模型对不同位置和语义信息的捕捉能力，提高了注意力机制的表达能力

1、能不能手写下attention?

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61-70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！