最新版AI大模型面试八股文151-155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151-155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151-155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”！

151、微调后的大模型出现灾难性遗忘是什么原因？
答案：
灾难性遗忘是指大模型在学习了某个行业的新知识后，遗忘掉了最初学习的通用知识，减缓该问题的出现可以从如下两方面进行着手：
（1）加入通用知识：在用行业数据进行训练的时候增添一些通用的数据一块训练。
（2）调整学习率LR：出现这种情况也有可能是训练参数调整导致的，微调初始学习率不要设置的太高， LR=2e−5 或者更小，最好不要设置大于预训练时的学习率，能够缓解此问题

152、什么是LLM的复读机问题？
答案：
大模型LLM的复读机问题是指大型语言模型在生成文本时出现的一种现象，也就是模型倾向于无限地复制输入的文本或者以过渡频繁的方式生成重复相同的句子或短语。这种现象使得模型的输出缺乏多样性和创造性，给用户带来了不好的体验。

153、出现复读机问题的可能原因有哪些？
答案：
通过分析发现导致大模型的复读机问题出现可能是以下几个方面的原因。
（1）数据偏差：大型语言模型通常是通过预训练阶段使用大量的无标签数据进行训练的。如果训练数据中含有大量的重复文本或者某些特定的句子或短语出现频率较高，模型在生成文本时就有可能倾向于复制这些常规的模式。
（2）训练目标的限制：大型语言模型的训练通常是基于自监督的学习方法，通过预测下一个词或掩盖词、短语来学习语言模型。这样的训练目标可能使得模型更倾向于生成与输入相似的文本，导致复读机问题的出现。
（3）缺乏多样性的训练数据：虽然大型语言模型能够处理大规模的数据，但如果训练数据中缺乏多样性的语言表达和语境，模型可能无法学习到足够的多样性和创造性，导致复读机问题的出现。
（4）模型结构和参数设置：大型语言模型的结构和参数也可能对复读机问题产生影响。比如，模型的注意力机制和生成策略可能导致模型更倾向于复制输入的文本。

154、解决大模型复读机问题可用哪些策略？
答案：
如何缓解大模型的复读机问题是一个复杂的任务，并没有一个通用的解决方案。不同的方法可能适用于不同的业务场景和任务，需要根据具体的情况进行选择和调整。下面是几种用于缓解大模型复读机问题的几种解决方案。
（1）多样性训练数据：在训练阶段，使用具有多样性的语料进行训练模型，避免数据偏差和重复文本的问题。比如可以从不同来源、不同领域、不同风格的文本中获取数据。
（2）加入噪声：在文本生成时，可以引入一些随机性或噪声，以增加生成文本的多样性。
（3）温度参数调整：温度参数是用于控制生成文本多样性的一个参数，通过调整温度参数值，可以控制生成文本的独特性和多样性。较高的温度值能够增加随机性，从而减少复读机问题的出现。
（4）解码参数调整：目前在生成文本时常用的解码算法有Beam搜索算法，可以通过调整Beam大小和搜索宽度，控制文本的多样性和创造性。
（5）重复惩罚参数调整：repetition_penalty用于减少生成文本中重复词汇的出现。它可以设置为大于1的值，以惩罚重复的词汇。这有助于生成更自然、不重复的文本。
（6）后处理和过滤：对生成的文本进行后处理和过滤，去除重复的句子或短语，以提高生成文本的质量和多样性。可以通过文本相似度计算方法或规则来检测和去除重复的文本。

155、目前有哪几种流行的大模型架构
答案：
BART (bi Encoder+casual Decoder，类bert的方法预训练)、T5(Encoder+Decoder，text2text预训练)、GPT(Decoder主打zero-shot)、GLM(mask的输入部分是双向注意力，在生成预测的是单向注意力)。

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151-155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！