AIGC面试
时间: 2025-04-01 13:07:42 浏览: 51
### AIGC相关面试问题及答案
#### 常见问题一:什么是AIGC?
AIGC代表人工智能生成内容(Artificial Intelligence Generated Content),它是一种利用先进的机器学习技术和自然语言处理技术自动生成高质量的内容的技术[^2]。这种技术已经在多个领域得到了广泛应用,比如文本创作、图像合成以及音乐制作。
#### 常见问题二:AIGC的发展经历了哪些重要阶段?
AIGC的发展可以追溯到早期的人工智能探索时期,并随着计算能力的增长和技术的进步逐步演进。具体来说,可以从AI 1.0、AI 2.0和AI 3.0这三个主要发展阶段来理解其演变过程[^3]。每一个阶段都带来了新的核心算法和关键技术突破,从而推动了AIGC的实际应用场景扩展。
#### 常见问题三:BERT与GPT分别适用于哪种类型的AIGC任务?
两种预训练模型各有侧重。其中,BERT更适合用于完成诸如问答系统构建或者情感分析之类的判别型任务;而GPT则因其强大的上下文理解和连贯表达能力,在涉及创意写作或聊天机器人开发这样的生成类工作中表现更为突出[^4]。
#### 常见问题四:提示工程中的“温度”参数有何作用?
在提示工程技术里,“温度”是用来控制输出随机性的超参之一。“高温度”会增加结果多样性但可能降低准确性;相反地,“低温度”能够提高精确度却牺牲了一定程度上的创新性[^5]。
```python
import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
def generate_text(prompt, max_length=50, temperature=1.0):
input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors='pt')
output = model.generate(
input_ids,
do_sample=True,
max_length=max_length,
top_p=0.9,
temperature=temperature
)
generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
return generated_text
print(generate_text("The future of artificial intelligence is", temperature=0.7))
```
以上代码片段展示了如何通过调整`temperature`参数影响由GPT-2模型产生的文本质量。
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