大模型LLM面试题大全超详细解析11-15题

哈喽！伙伴们，我是小智，你们的AI向导。欢迎来到每日的AI学习时间。今天，我们将一起深入AI的奇妙世界，探索“大模型LLM面试题大全超详细解析11-15题”，并学会本篇文章中所讲的全部知识点。还是那句话“不必远征未知，只需唤醒你的潜能！”跟着小智的步伐，我们终将学有所成，学以致用，并发现自身的更多可能性。话不多说，现在就让我们开始这场激发潜能的AI学习之旅吧。

大模型LLM面试题大全超详细解析11-15题：

《大模型LLM面试题大全超详细解析》系列教程旨在帮助求职者系统掌握大模型相关面试知识。教程涵盖模型原理、训练技巧、应用场景及优化策略等核心内容，结合真实面试题，提供详细解析与实战技巧。无论你是初学者还是进阶者，都能从中获得实用指导，轻松应对大模型领域的面试挑战，提升求职竞争力。

11. 模型部署与维护
答案：
大型语言模型的部署和维护涉及多个技术和操作挑战，包括模型的持续优化、性能监控和更新。

应对策略：
持续集成和持续部署（CI/CD）：建立自动化流程，以便模型更新可以迅速且频繁地部署，同时保持高质量标准。
性能监控：实施实时监控系统来跟踪模型性能和用户反馈，及时发现和修正问题。
版本控制：使用版本控制系统管理模型的不同版本，确保可回溯和可管理。
灾难恢复计划：制定灾难恢复计划和备份策略，以防止数据丢失或系统故障。

12. 未来展望与创新
答案：
未来几年内，大型语言模型（LLM）技术可能的发展方向包括：更高效的模型和算法：研究更高效的训练算法和模型架构，以降低计算成本和提高模型性能。
更强的跨任务和跨领域适应能力：开发能够在更广泛任务和领域中表现出色的通用模型。
增强的可解释性和透明度：进一步提高模型的可解释性，使非专业用户也能理解模型决策。
更严格的伦理和隐私保护措施：随着对AI伦理和隐私保护意识的提高，未来的模型将更加注重这些方面的设计。

13. 主流结构
答案：
目前LLM（Large Language Model）主流结构包括三种范式，分别为Encoder-Decoder、CausalDecoder、Prefix Decoder，如下图所示：

结构特点：输入双向注意力，输出单向注意力代表模型：T5、Flan-T5、BART

Causal Decoder 结构特点：从左到右的单向注意力代表模型：LLaMA1/2系列、LLaMA衍生物

Prefix Decoder 结构特点：输入双向注意力，输出单向注意力代表模型：ChatGLM、ChatGLM2、U-PaLM

14. 结构对比
答案：
三种结构主要区别在于Attention Mask不同，如下图所示：

Encoder-Decoder 特点：在输入上采用双向注意力，对问题的编码理解更充分;缺点：在长文本生成任务上效果差，训练效率低；适用任务：在偏理解的NLP 任务上效果好。

Causal Decoder

特点：自回归语言模型，预训练和下游应用是完全一致的，严格遵守只有后面的token才能看到前面的token的规则；
优点：训练效率高，zero-shot 能力更强，具有涌现能力；
适用任务：文本生成任务效果好

Prefix Decoder

特点：Prefix部分的token互相能看到，属于Causal Decoder 和Encoder-Decoder 的折中；
缺点：训练效率低。

15. 训练目标
答案：
语言模型

训练效率：Prefix Decoder < Causal Decoder Causal Decoder 结构会在所有token上计算损失，而Prefix Decoder只会在输出上计算损失。 去噪自编码器 随机替换掉一些文本段，训练语言模型去恢复被打乱的文本段，即完形填空，训练目标函数为:去噪自编码器的实现难度更高，采用去噪自编码器作为训练目标的任务有GLM-130B、T5等。根据OpenAI 联合创始人Andrej Karpathy 在微软Build 2023 大会上所公开的信息，OpenAI 所使用的大规模语言模型构建流程如下图1所示。主要包含四个阶段：预训练、有监督微调、奖励建模、强化学习。这四个阶段都需要不同规模数据集合以及不同类型的算法，会产出不同类型的模型，同时所需要的资源也有非常大的差别。

嘿，伙伴们，今天我们的AI探索之旅已经圆满结束。关于“大模型LLM面试题大全超详细解析11-15题”的内容已经分享给大家了。感谢你们的陪伴，希望这次旅程让你对AI能够更了解、更喜欢。谨记，精准提问是解锁AI潜能的钥匙哦！如果有小伙伴想要了解学习更多的AI知识，请关注我们的官网“AI智研社”，保证让你收获满满呦！