希望这些面试题目能帮助您在招聘过程中选拔出优秀的大模型人才。 第2篇 随着人工智能技术的飞速发展,大模型技术已经成为行业的热点。各大企业纷纷布局大模型领域,对于相关人才的渴求也越来越高。为了选拔出优秀的大模型人才,以下提供了一份大模型招聘面试题目,涵盖基础知识、前沿技术、实际问题解决等多个方面。 二、...
6. 请简述大模型算法工程师应具备的持续学习能力。 7. 请简述大模型算法工程师应具备的问题解决能力。 8. 请简述大模型算法工程师应具备的决策能力。 9. 请简述大模型算法工程师应具备的执行力。 10. 请简述大模型算法工程师应具备的领导力。 通过以上大模型算法面试题的考察,可以全面了解面试者的基础知识、理...
面试题1:请简述你了解的大模型的主要结构特点。 解答:大模型通常具有深层的网络结构,包含大量的参数和计算单元。其结构特点可能包括:多层的自注意力机制,用于捕捉输入序列中的依赖关系;编码器和解码器的设计,分别用于生成输入序列的上下文表示和生成输出序列;以及残差连接和层归一化等技术,用于提高模型的训练稳定性和性...
大模型面试笔记 进阶面1 LLMs 复读机问题i. 什么是 LLMs 复读机问题?LLMs复读机问题指的是大型语言模型(LLMs)在生成文本时出现的一种现象,即模型倾向于无限地复制输入的文本或者以过度频繁的方式重复相… Llama跑不通 大规模预训练模型的压缩和蒸馏 易显维发表于NLP方案 大模型 | 还在多个数据集直接混在一起...
今天我们来总结以下大型语言模型面试中常问的问题 1、哪种技术有助于减轻基于提示的学习中的偏见? A.微调 Fine-tuning B.数据增强 Data augmentation C.提示校准 Prompt calibration D.梯度裁剪 Gradient clipping 答案:C 提示校准包括调整提示,尽量减少产生的输出中的偏差。微调修改模型本身,而数据增强扩展训练数据。
大模型相关面试题 以下是一些与大模型相关的面试题: 1.什么是大模型?它与传统模型有何不同之处? 2.大模型的训练和推理过程中面临的挑战有哪些? 3.如何处理大模型的训练数据?有哪些方法可以加速训练过程? 4.在大模型的推理阶段,如何提高模型的运行效率? 5.大模型中的网络结构有何特点或创新之处? 6.如何评估...
大模型应用开发面试题。 一、选择题(每题 3 分,共 30 分)。 A. 循环神经网络(RNN) B. 卷积神经网络(CNN) C. Transformer D. 长短时记忆网络(LSTM)。 2. 在大模型训练过程中,使用随机梯度下降(SGD)及其变种的主要目的是( )。 A. 减少内存占用 B. 加快收敛速度 C. 提高模型精度 D. 防止过拟合。
在准备大模型的面试时,我们需要对模型的基础理论、进阶应用、微调策略、以及特定技术如LangChain、参数高效微调(PEFT)等有深入的理解。 这里给大家整理了一份详细的面试题,帮助大家提前进行面试复习,同时对自己的技术进行查漏补缺。 一、大模型基础面试题
6、大模型微调过程中如何避免灾难性遗忘? 在微调大模型的过程中,确实可能会遇到灾难性遗忘的问题,即模型在优化某一特定任务时,可能会忘记之前学到的其他重要信息或能力。为了缓解这种情况,可以采用以下几种策略: (1)重新训练:通过使用所有已知数据重新训练模型,可以使其适应数据分布的变化,从而避免遗忘。