最新版AI大模型面试八股文91-100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91-100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91-100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”！

91、为何在获取输入词向量之后需要对矩阵乘以embedding size的开方？意义是什么？
答案：在获取输入词向量之后，需要对矩阵乘以embedding size的平方根，是为了保持向量的尺度稳定。Embedding的值通常是随机初始化的，乘以开方后的结果能保证在后续的点乘计算中，值的尺度不会过大或过小，从而有利于模型的训练稳定性。

92、简单介绍一下Transformer的位置编码？有什么意义和优缺点？
答案：Transformer的位置编码（Positional Encoding）是为了给模型提供序列中各个位置的信息，因为Transformer本身不具备顺序信息。位置编码通过正弦和余弦函数生成，对不同位置生成不同的编码。
优点是能够显式地提供位置信息，易于计算，缺点是位置编码固定，不能根据上下文动态调整。

93、你还了解哪些关于位置编码的技术，各自的优缺点是什么？
答案：除了位置编码，其他位置表示技术还有：
• 可学习的位置编码（Learnable Positional Encoding）：位置编码作为可学习的参数，优点是灵活，能够根据数据调整，缺点是可能需要更多的训练数据。
• 相对位置编码（Relative Positional Encoding）：考虑到相对位置关系，优点是能够捕捉相对位置信息，适用于长序列，缺点是实现复杂度高。
• 混合位置编码（Hybrid Positional Encoding）：结合绝对和相对位置编码，优点是综合两者优点，缺点是实现复杂度增加。

94、简单讲一下Transformer中的残差结构以及意义。
答案：Transformer中的残差结构（Residual Connection）是在每个子层输出后，加入输入的原始信息，通过直接相加实现。这有助于缓解深层网络中的梯度消失问题，保证信息流的顺畅，促进训练过程的稳定和快速收敛。

95、为什么transformer块使用LayerNorm而不是BatchNorm？LayerNorm 在Transformer的位置是哪里？
答案：Transformer块使用LayerNorm而不是BatchNorm，因为LayerNorm在序列模型中表现更好。BatchNorm在处理变长序列和小批量数据时不稳定，而LayerNorm对每个样本独立进行归一化，更适合变长序列数据。LayerNorm通常位于每个子层的残差连接之后。

96、简答讲一下BatchNorm技术，以及它的优缺点。
答案：BatchNorm（批量归一化）是对每个小批量数据进行归一化，减去均值除以标准差，再引入可学习的缩放和平移参数。
优点是加快训练速度，缓解梯度消失和爆炸问题。缺点是在小批量或变长序列中效果不稳定，不适合序列模型。

97、简单描述一下Transformer中的前馈神经网络？使用了什么激活函数？相关优缺点？
答案：Transformer中的前馈神经网络FeedForward由两个线性变换和一个激活函数组成，激活函数通常是ReLU。如下公式：max相当于Relu
优点是增加模型的非线性表达能力，结构简单高效。缺点是ReLU可能导致部分神经元输出恒为零（死神经元），需要慎重选择超参数。

98、Encoder端和Decoder端是如何进行交互的？（在这里可以问一下关于seq2seq的attention知识）
答案：Encoder端和Decoder端通过注意力机制进行交互。Encoder将输入序列编码成隐藏表示，Decoder通过多头注意力机制，将编码器的输出作为键和值，解码器的输出作为查询，计算注意力得分，从编码器的输出中提取相关信息，生成新的输出序列。

下面用一个更通俗的类比来解释Transformer中编码器（Encoder）和解码器（Decoder）之间的交互。想象一下，编码器和解码器是两个团队，它们要共同完成一个任务：把一种语言翻译成另一种语言。

1.编码器团队（Encoder）：
• 编码器团队的任务是仔细阅读原始语言（比如英语）的句子，并理解它的意思。
• 每个团队成员（编码器层）都会贡献自己对句子的理解，最终形成一个整体的理解（隐藏状态）。
2.解码器团队（Decoder）：
• 解码器团队的任务是根据编码器团队的理解，逐字逐句地把句子翻译成目标语言（比如法语）。
3.交互的桥梁：注意力机制：
• 当解码器团队开始工作时，他们需要不断地与编码器团队沟通，以确保翻译的准确性。
• 他们通过一个特殊的“对讲机”（注意力机制）来沟通。解码器团队的每个成员（解码器层）都会问编码器团队：“在这个翻译步骤中，原文中的哪个部分最重要？”
4.编码器团队的回答：
• 编码器团队会根据解码器团队的问题，给出一个“重要性评分”（注意力权重），告诉解码器团队在当前翻译步骤中，原文的哪些部分是重要的。
5.解码器团队的翻译：
• 根据编码器团队给出的重要性评分，解码器团队会综合考虑这些信息，并决定下一个翻译出的词是什么。这个过程会一直重复，直到整个句子被翻译完成。
6.防止作弊的规则（掩码）：
• 在翻译过程中，有一个规则：解码器团队不能提前看到未来的词（不能作弊）。所以他们会用一个“遮盖布”（掩码）来确保在翻译当前词时，只能看到已经翻译出来的部分。

通过这种方式，Transformer模型中的编码器和解码器可以协同工作，完成复杂的任务，比如语言翻译、文本摘要等。编码器团队深入理解输入信息，而解码器团队则利用这些理解，一步步构建出高质量的输出。
（Seq2seq（序列到序列）模型中，注意力机制用来解决长序列依赖问题。传统的seq2seq模型在解码时只能使用Encoder的最后一个隐状态，这对于长序列可能效果不好。注意力机制通过计算Decoder的每个时间步与Encoder输出的所有时间步之间的相关性，动态地选择信息，提升了翻译效果。）

99、Decoder阶段的多头自注意力和encoder的多头自注意力有什么区别？（为什么需要decoder自注意力需要进行sequence mask）
答案：Decoder阶段的多头自注意力需要进行sequence mask，以防止模型在训练时看到未来的单词。Encoder的多头自注意力没有这种限制。Sequence mask确保模型只关注已生成的部分，避免信息泄露，提高训练的效果。

100、Transformer的并行化提现在哪个地方？Decoder端可以做并行化吗？
答案：Transformer的并行化体现在注意力机制和前馈神经网络上，因为每个时间步的计算彼此独立。
Decoder端不能完全并行化，因为当前步的输出依赖于前一步的结果，但自注意力机制部分可以并行化。

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91-100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！