LLM面试宝典 - 大语言模型相关知识及面试题汇总

LLM面试宝典 - 大语言模型相关知识及面试题汇总

近年来,大语言模型(Large Language Model, LLM)技术发展迅速,成为人工智能领域的热门方向。无论是求职还是深造,掌握LLM相关知识都变得越来越重要。本文整理了LLM领域的核心概念、技术原理及常见面试题,为准备LLM相关面试的朋友提供全面的复习指南。

1. LLM基础知识

大语言模型的发展经历了从统计语言模型到神经网络语言模型,再到如今的Transformer架构的过程。了解这一发展历程,有助于我们更好地理解现代LLM的工作原理。

常考的基础知识点包括:

• 语言模型的定义与作用
• 词向量(Word Embedding)的概念与实现方法
• Transformer架构的核心组件(如self-attention、multi-head attention等)
• 位置编码的作用与实现方式
• 分词(Tokenization)技术

2. LLM架构与训练

现代LLM多采用Transformer的Decoder-only架构,如GPT系列模型。面试中常会考察:

• Transformer架构的详细结构与计算流程
• 预训练目标(如自回归语言建模)的原理
• 大规模预训练的技术挑战与解决方案
• 常见的模型压缩与加速技术(如量化、知识蒸馏等)

3. LLM应用与微调

LLM的应用场景十分广泛,包括文本生成、问答系统、对话系统等。面试可能会涉及:

• Prompt Engineering的技巧与最佳实践
• Few-shot learning与In-context learning的原理
• 指令微调(Instruction Tuning)的方法与效果
• RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)的实现流程

4. LLM评估与优化

评估LLM的性能并不断优化是一个重要话题,相关考点包括:

• 常用的评估指标(如困惑度、BLEU、ROUGE等)
• 人工评估与自动评估的优缺点
• 解码策略(如Top-k sampling、Nucleus sampling)的原理与选择
• 处理LLM的偏见、安全性等伦理问题的方法

5. 前沿技术与发展趋势

LLM技术发展迅速,了解最新进展也很重要:

• 大模型压缩技术(如LoRA、QLoRA等)
• 检索增强生成(RAG)的原理与应用
• 多模态大模型的发展与挑战
• LLM在特定领域的垂直应用(如医疗、法律等)

通过系统学习上述知识点,相信大家能够在LLM相关的面试中游刃有余。除了理论知识,建议读者也要动手实践,如使用开源框架训练小型语言模型,或基于公开可用的大模型API开发应用。实践经验往往是面试中的加分项。

最后,推荐一个优质的LLM学习资源:wdndev/llm_interview_note。这个GitHub仓库整理了大量LLM相关的知识点和面试题,是备战LLM面试的绝佳材料。

祝各位在LLM领域的学习和求职之路一帆风顺!