2025 AI大模型 常问的标题以及答案【附最新的AI大模型面试大厂题】 ...

前言

在2024年AI大模型的面试中，常问的标题以及答案可能会涵盖多个方面，包罗AI大模型的根本知识、训练过程、应用、寻衅和前沿趋势等。由于我无法直接附上174题的完备面试题库及其答案，我将基于提供的信息和当前AI大模型领域的热门，给出一些常见的标题和答案示例。
1. 根本知识

标题：请扼要先容目前主流的大模型体系有哪些？
答案：
目前主流的大模型体系主要包罗：

• GPT系列：由OpenAI发布，基于Transformer架构的语言模型，包罗GPT-1、GPT-2、GPT-3、ChatGPT等。这些模型具有强大的生成本事和语言理解本事。
  
• BERT：由Google发布，一种基于Transformer架构的双向预训练语言模型。BERT在多个自然语言处置惩罚使命上取得了显著效果。
  
• XLNet：由CMU和Google Brain发布，一种基于Transformer架构的自回归预训练语言模型。XLNet通过自回归方式预训练，能够建模全局依靠关系。
  
• RoBERTa：由Meta（原Facebook）发布，基于BERT进行改进，通过更大规模的数据和更长的训练时间，取得了更好的性能。
  
• T5：由Google发布，一种基于Transformer架构的多使命预训练语言模型。T5可以处置惩罚多种自然语言处置惩罚使命，如文本分类、呆板翻译、问答等。
  

2. 训练过程

标题：大型语言模型（LLM）通常怎样进行训练？
答案：
大型语言模型通常经历预训练和微调两个过程。

• 预训练：模型接触到来自多个来源的大量文本数据，从而扩展其知识库并广泛掌握语言。
  
• 微调：为了进步性能，在特定使命或领域（比方，语言翻译或问答）上对预训练的模型进行再训练。
  

3. 应用

标题：LLM的范例应用有哪些？
答案：
LLM有很多应用，包罗但不限于：

• 文本创作：如写作故事、文章或剧本。
  
• 语言翻译：将一种语言翻译成另一种语言。
  
• 文本择要：主动提取长文本的主要内容。
  
• 问答体系：答复用户提出的标题。
  
• 情感分析：分析文本中的情感倾向。
  
• 信息检索：从大量信息中检索出与用户需求相关的内容。
  
• 代码开辟：辅助编程职员编写代码，甚至主动生成代码片断。
  

4. 寻衅和前沿趋势

标题：你以为当前AI大模型面临的主要寻衅是什么？
答案：
当前AI大模型面临的主要寻衅包罗：

• 计算资源：大模型需要大量的计算资源进行训练和推理。
  
• 数据私见：训练数据中的私见可能导致模型产生不公平或鄙视性的结果。
  
• 可表明性：大模型通常缺乏可表明性，使得人们难以理解其决策过程。
  
• 模型效率：如安在保证性能的同时进步模型的效率，减少资源消耗。
  

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