我精选20个大模型高频面试题，分享给大家
- 简述GPT和BERT的区别
- 讲一下GPT系列模型是如何演进的？
- 为什么现在的大模型大多是decoder-only的架构？
- 讲一下生成式语言模型的工作机理
- 哪些因素会导致LLM的偏见？
- LLM中的因果语言建模与掩码语言建模有什么区别？
- 如何减轻LLM中的幻觉现象？
- 解释ChatGPT的零样本和少样本学习的概念
- 你了解大型语言模型中的哪些分词技术？
- 如何评估大语言模型（LLMs）的性能？
- 如何缓解LLMs重复读问题？
- 请简述Transformer基本原理
- 为什么Transformer的架构需要多头注意力机制？
- transformers需要位置编码吗？
- transformer中，同一个词可以有不同的注意力权重吗？
- Wordpiece与BPE之间的区别是什么？
- 有哪些常见的优化LLMs输出的技术？
- GPT-3拥有的1750亿参数，是怎么算出来的？
- 温度系数和top-p，top-k参数有什么区别？
- 为什么transformer块使用LayerNorm而不是BatchNorm？
用通俗易懂的方式讲解系列
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重磅来袭！《大模型面试宝典》(2024版) 发布！
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重磅来袭！《大模型实战宝典》(2024版) 发布！
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用通俗易懂的方式讲解：不用再找了，这是大模型最全的面试题库
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用通俗易懂的方式讲解：这是我见过的最适合大模型小白的 PyTorch 中文课程
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用通俗易懂的方式讲解：一文讲透最热的大模型开发框架 LangChain
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用通俗易懂的方式讲解：基于 LangChain + ChatGLM搭建知识本地库
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用通俗易懂的方式讲解：基于大模型的知识问答系统全面总结
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用通俗易懂的方式讲解：ChatGLM3 基础模型多轮对话微调
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用通俗易懂的方式讲解：最火的大模型训练框架 DeepSpeed 详解来了
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用通俗易懂的方式讲解：这应该是最全的大模型训练与微调关键技术梳理
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用通俗易懂的方式讲解：Stable Diffusion 微调及推理优化实践指南
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用通俗易懂的方式讲解：大模型训练过程概述
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用通俗易懂的方式讲解：专补大模型短板的RAG
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用通俗易懂的方式讲解：大模型LLM Agent在 Text2SQL 应用上的实践
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用通俗易懂的方式讲解：大模型 LLM RAG在 Text2SQL 上的应用实践
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用通俗易懂的方式讲解：大模型微调方法总结
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用通俗易懂的方式讲解：涨知识了，这篇大模型 LangChain 框架与使用示例太棒了
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用通俗易懂的方式讲解：掌握大模型这些优化技术，优雅地进行大模型的训练和推理！
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用通俗易懂的方式讲解：九大最热门的开源大模型 Agent 框架来了
