【人工智能领域】大型语言模型面试题精选：涵盖核心技术与挑战的50道LLM面试问题解析 一名老外分享的基础LLM面试题，可以快速过...

内容概要：本文档《LLM Interview Questions.pdf》由Hao Hoang编撰，汇集了关于大型语言模型（LLM）的50个重要面试问题及其详细解答，旨在帮助AI爱好者和专业人士深入理解LLM的核心概念、技术和挑战。文档涵盖了广泛的主题，包括分词、注意力机制、上下文窗口、LoRA与QLoRA的区别、束搜索、温度控制、掩码语言建模、序列到序列模型、自回归与掩码模型的差异、嵌入初始化、下一句预测、top-k与top-p采样、提示工程、灾难性遗忘的避免、模型蒸馏、OOV词汇管理、Transformer架构的优势、过拟合的缓解、生成式与判别式模型的区别、GPT-4相较于GPT-3的改进、位置编码的作用、多头注意力机制、softmax函数的应用、点积在自注意力中的作用、交叉熵损失、梯度计算、雅可比矩阵、KL散度、ReLU函数的导数、链式法则、注意力分数计算、Gemini优化、基础模型类型、PEFT技术、检索增强生成、MoE架构、CoT提示法、判别式与生成式AI的差异、知识图谱整合、零样本学习、自适应Softmax、Transformer应对梯度消失的方法、少样本学习及其优势、解决LLM偏差或错误输出的方法、编码器与解码器的区别、LLM与传统统计语言模型的不同、超参数的重要性以及LLM面临的挑战等。; 适合人群：对人工智能领域感兴趣的初学者、正在准备面试的AI从业者以及希望深入了解LLM技术的专业人士。; 使用场景及目标：①帮助读者全面掌握LLM的关键知识点；②为求职者提供面试准备材料；③促进AI社区内的知识交流和技术讨论；④加深对LLM内部机制的理解，以便更好地应用和优化这些模型。; 阅读建议：文档内容详实，涉及多个高级主题和技术细节，建议读者根据自身背景逐步学习，并结合实际案例进行理解和实践。对于复杂概念，可以通过查阅相关文献或参与在线讨论来加深理解。