节前，我们组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂同学、参加社招和校招面试的同学，针对算法岗技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。

今天分享大模型面试相关知识点，持续更新，希望对后续找工作的有所帮助。喜欢记得点赞、收藏、关注。更多技术交流&面经学习，可以文末加入我们交流群。

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1. RAG技术体系的总体思路

数据预处理->分块（这一步骤很关键，有时候也决定了模型的效果）->文本向量化->query向量化->向量检索->重排->query+检索内容输入LLM->输出

2. 使用外挂知识库主要为了解决什么问题

• 克服遗忘问题

• 提升回答的准确性、权威性、时效性

• 解决通用模型针对一些小众领域没有涉猎的问题

• 提高可控性和可解释性，提高模型的可信度和安全性

3. 如何评价RAG项目效果的好坏

针对检索环节的评估：

• MMR 平均倒排率：查询（或推荐请求）的排名倒数

• Hits Rate 命中率：前k项中，包含正确信息的项的数目占比

• NDCG

针对生成环节的评估：

• 非量化：完整性、正确性、相关性

• 量化：Rouge-L

4. 大模型的幻觉问题、复读机问题是什么

幻觉问题：即生成的内容是无意义的或不忠实于提供的源内容

复读机问题：重复生成某些话

5. 针对问题4，有没有什么解决办法

针对幻觉问题：引入外挂知识库，加入一些纠偏规则，限制输出长度等

针对复读机问题：

• 丰富数据集的多样性，预处理时尽量过滤重复无意义的文本

• 同义词替换等做数据增强

• 温度参数调整

• 后处理与过滤

6. 出现问题4的原因有哪些

7. 当前主流的开源大模型是哪个，其架构具体是怎样的？

当前开源影响范围最广，生态建设最好的开源大模型是Meta的LLaMA。其依旧采用Transformers架构，并做了如下改动：

• 为了提高训练稳定性，对每个子层做输入前置归一化，归一化函数为RMSNorm（受GPT-3启发）

• 为了提升性能，SwiGLU激活函数替换ReLU激活函数（受PaLM启发）

• 从绝对位置嵌入，改为旋转嵌入（受GPT-neo启发）

• 使用causal multi-head attention的一个高效实现来减少内存占用和运行时间

8. 有哪几种SFT方法

9. 什么是lora微调

12. 什么是LangChain

13. LangChain的常用模块有哪些？

14. SFT和RLHF优劣对比

15. 详细介绍一下RLHF

16. 大模型训练经常出现一些OOM问题，在现有硬件基础下，有什么性能提升trick

17. LLaMA模型输入句子理论上可以无限长吗？

18. 如何让大模型处理更长的文本？

19. 大模型推理时，显存中有那几部分数据？

20. 介绍下ChatGLM

21. 介绍下GLU激活函数和SwiGLU激活函数

22. LLaMA1/2的异同

23. 模型在训练和推理的时候各占用显存的多少？

24. 详细说说Deepspeed的机制

25. 什么是混合精度训练

26. 什么是prefix LLM和casual LLM

27. 说一说针对MHA后续的一些计算优化工作

28. 说说attention几种常见的计算方式

技术交流&资料

技术要学会分享、交流，不建议闭门造车。一个人可以走的很快、一堆人可以走的更远。

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