大模型应该是目前当之无愧的最有影响力的AI技术，它正在革新各个行业，包括自然语言处理、机器翻译、内容创作和客户服务等，正成为未来商业环境的重要组成部分。

截至目前大模型已超过200个，在大模型纵横的时代，不仅大模型技术越来越卷，就连大模型相关岗位和面试也开始越来越卷了。

年前，我们技术群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，针对大模型技术趋势、大模型落地项目经验分享、入门大模型算法岗该如何准备、面试常考点、面经等热门话题进行了热烈的讨论。

我今天给大家分享一些梳理的面试题，内容较长，喜欢记得收藏、关注、点赞。

一、基础篇

目前主流的开源模型体系有哪些？

• Transformer体系：由Google提出的Transformer模型及其变体，如BERT、GPT等。
• PyTorch Lightning：一个基于PyTorch的轻量级深度学习框架，用于快速原型设计和实验。
• TensorFlow Model Garden：TensorFlow官方提供的一系列预训练模型和模型架构。
• Hugging Face Transformers：一个流行的开源库，提供了大量预训练模型和工具，用于NLP任务。

prefix LM 和 causal LM 区别是什么？

• prefix LM（前缀语言模型）：在输入序列的开头添加一个可学习的任务相关的前缀，然后使用这个前缀和输入序列一起生成输出。这种方法可以引导模型生成适应特定任务的输出。
• causal LM（因果语言模型）：也称为自回归语言模型，它根据之前生成的 token 预测下一个 token。在生成文本时，模型只能根据已经生成的部分生成后续部分，不能访问未来的信息。

涌现能力是啥原因？

涌现能力（Emergent Ability）是指模型在训练过程中突然表现出的新的、之前未曾预料到的能力。这种现象通常发生在大型模型中，原因是大型模型具有更高的表示能力和更多的参数，可以更好地捕捉数据中的模式和关联。随着模型规模的增加，它们能够自动学习到更复杂、更抽象的概念和规律，从而展现出涌现能力。

大模型LLM的架构介绍？

大模型LLM（Large Language Models）通常采用基于Transformer的架构。Transformer模型由多个编码器或解码器层组成，每个层包含多头自注意力机制和前馈神经网络。这些层可以并行处理输入序列中的所有位置，捕获长距离依赖关系。大模型通常具有数十亿甚至数千亿个参数，可以处理大量的文本数据，并在各种NLP任务中表现出色。

前馈神经网络（Feedforward Neural Network）是一种最基础的神经网络类型，它的信息流动是单向的，从输入层经过一个或多个隐藏层，最终到达输出层。在前馈神经网络中，神经元之间的连接不会形成闭环，这意味着信号在前向传播过程中不会回溯。

前馈神经网络的基本组成单元是神经元，每个神经元都会对输入信号进行加权求和，然后通过一个激活函数产生输出。激活函数通常是非线性的，它决定了神经元的输出是否应该被激活，从而允许网络学习复杂和非线性的函数。
前馈神经网络在模式识别、函数逼近、分类、回归等多个领域都有应用。例如，在图像识别任务中，网络的输入层节点可能对应于图像的像素值，而输出层节点可能代表不同类别的概率分布。

训练前馈神经网络通常涉及反向传播（Backpropagation）算法，这是一种有效的学习算法，通过计算输出层的误差，并将这些误差信号沿网络反向传播，以调整连接权重。通过多次迭代这个过程，网络可以逐渐学习如何减少输出误差，从而实现对输入数据的正确分类或回归。

在设计和训练前馈神经网络时，需要考虑多个因素，包括网络的层数、每层的神经元数目、激活函数的选择、学习速率、正则化策略等，这些都对网络的性能有重要影响。

你比较关注哪些主流的开源大模型？

• GPT系列：由OpenAI开发的生成式预训练模型，如GPT-3。
• BERT系列：由Google开发的转换式预训练模型，如BERT、RoBERTa等。
• T5系列：由Google开发的基于Transformer的编码器-解码器模型，如T5、mT5等。

目前大模型模型结构都有哪些？

• Transformer：基于自注意力机制的模型，包括编码器、解码器和编码器-解码器结构。
• GPT系列：基于自注意力机制的生成式预训练模型，采用解码器结构。
• BERT系列：基于自注意力机制的转换式预训练模型，采用编码器结构。
• T5系列：基于Transformer的编码器-解码器模型。

prefix LM 和 causal LM、encoder-decoder 区别及各自有什么优缺点？

• prefix LM：通过在输入序列前添加可学习的任务相关前缀，引导模型生成适应特定任务的输出。优点是可以减少对预训练模型参数的修改，降低过拟合风险；缺点是可能受到前缀表示长度的限制，无法充分捕捉任务相关的信息。
• causal LM：根据之前生成的 token 预测下一个 token，可以生成连贯的文本。优点是可以生成灵活的文本，适应各种生成任务；缺点是无法访问未来的信息，可能生成不一致或有误的内容。
• encoder-decoder：由编码器和解码器组成，编码器将输入序列编码为固定长度的向量，解码器根据编码器的输出生成输出序列。优点是可以处理输入和输出序列不同长度的任务，如机器翻译；缺点是模型结构较为复杂，训练和推理计算量较大。

模型幻觉是什么？业内解决方案是什么？

模型幻觉是指模型在生成文本时产生的不准确、无关或虚构的信息。这通常发生在模型在缺乏足够信息的情况下进行推理或生成时。业内的解决方案包括：

• 使用更多的数据和更高质量的训练数据来提高模型的泛化和准确性。
• 引入外部知识源，如知识库或事实检查工具，以提供额外的信息和支持。
• 强化模型的推理能力和逻辑推理，使其能够更好地处理复杂问题和避免幻觉。

大模型的Tokenizer的实现方法及原理？

大模型的Tokenizer通常使用字节对编码（Byte-Pair Encoding，BPE）算法。BPE算法通过迭代地将最频繁出现的字节对合并成新的符号，来构建一个词汇表。在训练过程中，模型会学习这些符号的嵌入表示。Tokenizer将输入文本分割成符号序列，然后将其转换为模型可以处理的数字表示。这种方法可以有效地处理大量文本数据，并减少词汇表的规模。

ChatGLM3 的词表实现方法？

ChatGLM3使用了一种改进的词表实现方法。它首先使用字节对编码（BPE）算法构建一个基本的词表，然后在训练过程中通过不断更新词表来引入新的词汇。具体来说，ChatGLM3在训练过程中会根据输入数据动态地合并出现频率较高的字节对，从而形成新的词汇。这样可以有效地处理大量文本数据，并减少词汇表的规模。同时，ChatGLM3还使用了一种特殊的词表分割方法，将词表分为多个片段，并在训练过程中逐步更新这些片段，以提高模型的泛化能力和适应性。

GPT3、LLAMA、ChatGLM 的Layer Normalization 的区别是什么？各自的优缺点是什么？

• GPT3：采用了P