LLMs 千面郎君

介绍：本项目是作者们根据个人面试和经验总结出的大模型(LLMs)面试准备的学习笔记与资料，该资料目前包含大模型(LLMs)各领域的面试题积累。

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大模型（LLMs）基础面

目前主流的开源模型体系有哪些？
prefix Decoder 和 causal Decoder 和 Encoder-Decoder 区别是什么？
大模型LLM的训练目标是什么？
涌现能力是啥原因？
为何现在的大模型大部分是Decoder only结构？
简单介绍一下大模型【LLMs】？
大模型【LLMs】后面跟的 175B、60B、540B等指什么？
大模型【LLMs】具有什么优点？
大模型【LLMs】具有什么缺点？
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大模型（LLMs）进阶面

LLMs 复读机问题
1. 什么是 LLMs 复读机问题？
2. 为什么会出现 LLMs 复读机问题？
3. 如何缓解 LLMs 复读机问题？
llama 系列问题
1. llama 输入句子长度理论上可以无限长吗？
什么情况用Bert模型，什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型，咋选？
各个专业领域是否需要各自的大模型来服务？
如何让大模型处理更长的文本？
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大模型（LLMs）微调面

如果想要在某个模型基础上做全参数微调，究竟需要多少显存？
为什么SFT之后感觉LLM傻了?
SFT 指令微调数据如何构建?
领域模型Continue PreTrain 数据选取？
领域数据训练后，通用能力往往会有所下降，如何缓解模型遗忘通用能力？
领域模型Continue PreTrain ，如何让模型在预训练过程中就学习到更多的知识？
进行SFT操作的时候，基座模型选用Chat还是Base?
领域模型微调指令&数据输入格式要求？
领域模型微调领域评测集构建？
领域模型词表扩增是不是有必要的？
如何训练自己的大模型？
训练中文大模型有啥经验？
指令微调的好处？
预训练和微调哪个阶段注入知识的？
想让模型学习某个领域或行业的知识，是应该预训练还是应该微调？
多轮对话任务如何微调模型？
微调后的模型出现能力劣化，灾难性遗忘是怎么回事？
微调模型需要多大显存？
大模型LLM进行SFT操作的时候在学习什么？
预训练和SFT操作有什么不同
样本量规模增大，训练出现OOM错
大模型LLM进行SFT 如何对样本进行优化？
模型参数迭代实验
微调大模型的一些建议
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大模型（LLMs）训练经验帖

分布式训练框架选择？
LLMs 训练时有哪些有用的建议？
模型大小如何选择？
加速卡如何选择？
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大模型（LLMs）langchain 面

1. 什么是 LangChain?
1. LangChain 包含哪些核心概念？
- 2.1 LangChain 中 Components and Chains 是什么？
- 2.2 LangChain 中 Prompt Templates and Values 是什么？
- 2.3 LangChain 中 Example Selectors 是什么？
- 2.4 LangChain 中 Output Parsers 是什么？
- 2.5 LangChain 中 Indexes and Retrievers 是什么？
- 2.6 LangChain 中 Chat Message History 是什么？
- 2.7 LangChain 中 Agents and Toolkits 是什么？
1. 什么是 LangChain Agent?
1. 如何使用 LangChain ?
1. LangChain 支持哪些功能?
1. 什么是 LangChain model?
1. LangChain 包含哪些特点?
1. LangChain 如何使用?
- 8.1 LangChain 如何调用 LLMs 生成回复？
- 8.2 LangChain 如何修改提示模板？
- 8.3 LangChain 如何链接多个组件处理一个特定的下游任务？
- 8.4 LangChain 如何Embedding & vector store？
LangChain 存在哪些问题及方法方案？
- 1. LangChain 低效的令牌使用问题
- 1. LangChain 文档的问题
- 1. LangChain 太多概念容易混淆，过多的“辅助”函数问题
- 1. LangChain 行为不一致并且隐藏细节问题
- 1. LangChain 缺乏标准的可互操作数据类型问题
LangChain 替代方案？
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基于LLM+向量库的文档对话经验面

一、基于LLM+向量库的文档对话基础面
- 1.1 为什么大模型需要外挂(向量)知识库？
- 1.2. 基于LLM+向量库的文档对话思路是怎么样？
- 1.3. 基于LLM+向量库的文档对话核心技术是什么？
- 1.4. 基于LLM+向量库的文档对话 prompt 模板如何构建？
二、基于LLM+向量库的文档对话存在哪些痛点？
三、基于LLM+向量库的文档对话工程示例面
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LLM文档对话 —— pdf解析关键问题

一、为什么需要进行pdf解析？
二、为什么需要对 pdf 进行解析？
三、pdf解析有哪些方法，对应的区别是什么？
四、pdf解析存在哪些问题？
五、如何长文档（书籍）中关键信息？
六、为什么要提取标题甚至是多级标题？
七、如何提取文章标题？
八、如何区分单栏还是双栏pdf？如何重新排序？
九、如何提取表格和图片中的数据？
十、基于AI的文档解析有什么优缺点？
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大模型（LLMs）参数高效微调(PEFT) 面

微调方法是啥？如何微调？
为什么需要 PEFT？
介绍一下 PEFT？
PEFT 有什么优点？
微调方法批处理大小模式GPU显存速度？
Peft 和全量微调区别？
多种不同的高效微调方法对比
当前高效微调技术存在的一些问题
高效微调技术最佳实践
PEFT 存在问题？
能不能总结一下各种参数高效微调方法？
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配器微调（Adapter-tuning）篇

一、为什么需要适配器微调（Adapter-tuning）？
二、适配器微调（Adapter-tuning）思路？
三、适配器微调（Adapter-tuning）特点是什么？
四、AdapterFusion 思路是什么？
五、AdapterDrop 思路是什么？
六、AdapterDrop 特点是什么？
七、MAM Adapter 思路是什么？
八、MAM Adapter 特点是什么？
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提示学习（Prompting）

一、为什么需要提示学习（Prompting）？
二、什么是提示学习（Prompting）？
三、提示学习（Prompting）有什么优点？
四、提示学习（Prompting）有哪些方法，能不能稍微介绍一下它们间？
- 4.1 前缀微调（Prefix-tining）篇
  - 4.1.1 为什么需要前缀微调（Prefix-tining）？
  - 4.1.2 前缀微调（Prefix-tining）思路是什么？
  - 4.1.3 前缀微调（Prefix-tining）的优点是什么？
  - 4.1.4 前缀微调（Prefix-tining）的缺点是什么？
- 4.2 指示微调（Prompt-tuning）篇
  - 4.2.1 为什么需要指示微调（Prompt-tuning）？
  - 4.2.2 指示微调（Prompt-tuning）思路是什么？
  - 4.2.3 指示微调（Prompt-tuning）优点是什么？
  - 4.2.4 指示微调（Prompt-tuning）缺点是什么？
  - 4.2.5 指示微调（Prompt-tuning）与 Prefix-tuning 区别是什么？
  - 4.2.6 指示微调（Prompt-tuning）与 fine-tuning 区别是什么？
- 4.3 P-tuning 篇
  - 4.3.1 为什么需要 P-tuning？
  - 4.3.2 P-tuning 思路是什么？
  - 4.3.3 P-tuning 优点是什么？
  - 4.3.4 P-tuning 缺点是什么？
- 4.4 P-tuning v2 篇
  - 4.4.1 为什么需要 P-tuning v2？
  - 4.4.2 P-tuning v2 思路是什么？
  - 4.4.3 P-tuning v2 优点是什么？
  - 4.4.4 P-tuning v2 缺点是什么？
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