最新版AI大模型面试八股文141-145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141-145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141-145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”！

141、gat有什么缺点
答案：
尽管GAT模型在处理图结构数据时具有很高的表现能力，但它也存在一些缺陷。首先，GAT模型的计算复杂度较高。由于每个节点都需要与其邻居节点进行注意力计算，这导致了计算量的显著增加。其次，GAT模型对于大规模图结构的处理效果不佳。由于注意力机制需要考虑每个节点与其所有邻居节点之间的关系，当图的规模较大时，GAT模型的计算和存储开销将会非常大。此外，GAT模型的注意力机制可能会受到噪声节点的影响，从而导致模型性能下降。

142、mape有什么缺点
答案：
平均绝对百分比误差。优点在于以百分比形式表示预测值与真实值之间的相对误差，更关注相对误差，对于不同量级的预测问题更具可比性。此外，MAPE在金融领域中常用于评估投资组合风险模型的表现。然而，MAPE的缺点在于当真实值接近零时，计算会出现分母为零的情况，导致评价结果不可用。同时，MAPE对小的误差较为敏感，可能会放大真实值较小的样本的误差。

143、怎么处理冷启动问题
答案：
1、数据
首先思考数据，能够帮助我们了解现状，知道手上有哪些底牌。数据一般包括用户数据和物品数据。
按数据来源的不同，考虑：内部数据、外部数据。

1.1、内部数据
内部数据包括：本产品线的数据、其他产品线的数据。
注意，在冷启动问题中，对于数据是“缺乏”而非“没有”。这意味着我们手上可能还是有一些数据的。

• 对于用户冷启动问题，用户在注册时填写的信息（手机号、地址、性别、年龄等）和注册时的环境信息（IP地址、GPS），可以帮助我们做出粗粒度的推荐。例如可以根据专家意见或决策树模型建立一些针对于不同年龄段、不同性别的用户的个性化榜单，然后在用户完成注册后，根据注册时填写的信息进行推荐。
• 对于物品冷启动问题，物品的一些属性信息也同样可以起到作用。在酒店推荐的场景下，可以根据新上线酒店的位置、价格、面积等信息，为酒店指定聚类，找到相似酒店，利用相似酒店的推荐逻辑完成冷启动过程。另外，如果公司还有其他业务线，那么其他业务线的数据也可以拿过来使用。例如用户在美团已经积累了外卖数据，可以根据消费金额、家庭地址等分析得出用户的消费水平，那么在用户第一次使用美团的酒店服务时，也可以推荐出符合消费习惯的酒店。

1.2、外部数据
常见获取数据的手段包括：爬虫、平台对接。
• 爬虫是近乎于零成本的方案，但是可能会有一些法律风险。平台之间互相告对方非法爬取数据的新闻屡见不鲜。
• 有些第三方DMP（Data Management Platform，数据管理平台）也会提供用户信息。像国外的BlueKai、Nielsen，国内的Talking Data 等公司都提供匹配率非常高的数据服务，可以极大地丰富用户的属性特征。像腾讯、百度、网易、Google等企业都与这些DMP 平台有合作。

那DMP 的数据是哪里来的呢？数据交换。通过合作的方式，企业给DMP 提供用户的一些基本数据，DMP 对数据进行分析、挖掘，给企业提供更加全方位的用户信息。这样一来，企业就能获取到本来完全得不到的用户兴趣、收入水平、广告倾向等一系列高阶特征。

2、算法
在梳理完数据现状之后，接下来考虑算法的问题。
推荐系统的目标就是推荐给用户正确的商品，评价方式可以是点击率、在线观看时长等。在解决冷启动问题的过程中，无论用什么算法，算法的优化目标都要与总体目标一致。
算法可以从实现方式的不同，分为3 类：基于规则、基于ML/DL、探索与利用。

2.1、基于规则的算法
基于规则的算法，一般给出的都是榜单类型的推荐结果。
在用户冷启动场景下，可以使用“热门排行榜”、“最新流行趋势榜”、“最高评分榜”等作为默认的推荐列表，实现非个性化推荐。可以根据专家意见建立一些针对于不同年龄段、不同性别的用户的个性化榜单，然后在用户完成注册后，根据注册时填写的信息进行粗粒度的个性化推荐。另外，在LBS（Location Based Services，基于位置的服务）场景下，可以根据用户在注册时填写的地址信息、GPS 信息，按一定规则推荐周围的店家/商品。在物品冷启动场景下，可以按一定规则寻找相似商品进行绑定，完成推荐。

需要注意的是，基于规则的算法更多依赖的是专家对业务的洞察。因此在制定规则时，需要充分了解业务，充分利用已有数据，才能让冷启动规则合理且高效。

2.2、基于ML/DL
基于ML/DL 的算法要解决的是用户冷启动或物品冷启动问题，而非系统冷启动问题。因此前提是，系统已经上线，同时也已经有了一定的数据积累。
机器学习（ML）的思路是，将基于规则的算法改造为机器学习模型，按学习方式的不同，又可以分为有监督学习和无监督学习（当然还有半监督学习，此处不展开）。
• 有监督学习：在前面的例子中，可以利用点击率目标构造一个用户属性的决策树，在每个决策树的叶节点建立冷启动榜单，然后新用户在注册后，根据其有限的属性信息，寻找到决策树上对应的叶节点榜单，完成冷启动过程。
• 无监督学习：例如使用聚类算法，来寻找相似物品，但要注意维度灾难问题。
需要注意的是，由于数据的缺乏，不能选用复杂的机器学习模型，否则容易造成过拟合问题。
而对于新用户，由于其特征非常的稀疏，使用基于深度学习（DL）的推荐系统效果会比较差，那有什么方法呢？可以考虑迁移学习和强化学习。
• 迁移学习如果有其他业务线的数据，也可以拿过来使用。冷启动问题本质上是某领域的数据或知识不足导致的，如果能够将其他领域的知识用于当前领域，那么冷启动问题自然迎刃而解。我们称这种做法为“迁移学习”，常见的做法是共享特征（在深度学习模型中就是共享Embedding）或共享模型参数。例如将CTR 模型中的用户Embedding 和物品Embedding 应用到CVR 模型中，直接用于训练。Embedding 是一种高维特征到低维特征的映射，训练好的Embedding 可以反映用于与隐变量、商品与隐变量之间的内在联系。
• 强化学习：所谓强化学习，就是指智能体（即模型）根据环境（即用户、物品等）的反馈（即点击或不点击）来采取行动（即推荐商品列表）并改变自身状态（更新模型参数），然后再获得反馈再采取行动再改变状态的循环过程。在一次次的迭代过程中，让推荐系统尽快度过冷启动状态。

2.3、运筹优化
运筹优化在推荐系统中的应用场景是多样的，而在冷启动问题里，主要是用于解决物品冷启动问题。当然，同样也可以用来解决系统冷启动的问题。
具体而言，就是是在“探索新数据”和“利用旧数据”之间进行平衡，使系统既能够利用旧数据进行推荐，达到推荐系统的商业目标，又能高效地探索冷启动的物品是否是“优质物品”，使冷启动物品获得曝光的倾向，快速收集冷启动数据。我们又称这个过程为“探索与利用”。
显然，这是一个多目标优化问题。

一个经典的解决办法是UCB（Upper Confidence Bound，置信区间上界）。公式如下。其中为观测到的第个物品的平均回报（这里的平均回报可以是点击率、转化率等），是目前为止向该用户曝光第个物品的次数，是到目前为止曝光所有物品的次数之和。

在新物品刚上架的时候，比较低，但是因为曝光次数也比较小，所以会比较大，最后值会比较大，新物品的曝光机会较大。随着曝光次数的增加，在公式中的相对值逐渐减小，最后就主要取决于了。也就是说，使用UCB方法进行推荐，推荐系统会倾向于推荐“效果好”或“冷启动”的物品。随着冷启动物品被有倾向性的推荐，能够快速收集反馈数据，最后快速通过冷启动阶段。

3、产品
最后讨论一下从产品的角度，要怎么帮助解决冷启动问题。
冷启动问题之所以出现，就是因为缺乏有价值的数据，那么在产品功能方面，就要尽量帮助收集数据。
• 用户冷启动：有些应用会在用户第一次登录时，引导用户输入一些冷启动特征。例如，一些音乐类产品会引导用于选择“音乐风格”；一些视频类产品会引导用户选择几部自己喜欢的电影。
• 物品冷启动：有些应用会以积分奖励的方式引导用户输入一些物品特征。像大众点评上的评论体系，淘宝上的评价系统，都是帮助商家、商品快速度过冷启动解决的利器。

144、怎么处理数据分布不均问题
答案：
重采样（Resampling）：

对数据进行过采样（增加少数类样本）或欠采样（减少多数类样本）以平衡类别。

• 合成数据生成（Synthetic Data Generation）：

使用技术如SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）来生成少数类的合成样本。

• 改变损失函数（Modifying Loss Function）：

使用如加权交叉熵等损失函数，对不同类别的样本赋予不同的权重。

• 使用集成学习（Ensemble Learning）：

结合多个模型的预测结果，如随机森林或提升方法，可以帮助处理类别不平衡。

• 专注于评价指标（Focusing on Evaluation Metrics）：

使用像精确率-召回率曲线（Precision-Recall Curve）或F1分数等更适合处理不平衡数据的评价指标。

145、进行领域大模型预训练应用哪些数据集比较好？
答案：
通过分析发现现有的开源大模型进行预训练的过程中会加入书籍、论文等数据。主要是因为这些数据的数据质量较高，领域相关性比较强，知识覆盖率（密度）较大，可以让模型更适应考试。给我们自己进行大模型预训练的时候提供了一个参考。同时领域相关的网站内容、新闻内容也是比较重要的数据。

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141-145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！