前 50 個大語言模型(LLM)面試常問問題

這是在 Linkedin 上 AI 專家 Hao Hoang 分享的資訊，以下僅列出問題，答案請參考

Top 50 Large Language Model (LLM) Interview Questions

1. 什麼是詞元化 (tokenization)，為何它對大型語言模型 (LLMs) 至關重要？
2. 注意力機制 (attention mechanism) 在變換器模型 (transformer models) 中如何運作？
3. 大型語言模型 (LLMs) 中的上下文視窗 (context window) 是什麼，為何它很重要？
4. LoRA 和 QLoRA 在微調大型語言模型 (LLMs) 方面有何區別？
5. 與貪婪解碼 (greedy decoding) 相比，集束搜索 (beam search) 如何改進文本生成？
6. 溫度 (temperature) 在控制大型語言模型 (LLM) 輸出中扮演什麼角色？
7. 什麼是掩碼語言建模 (masked language modeling)，它如何輔助預訓練？
8. 什麼是序列到序列 (sequence-to-sequence) 模型，它們應用於哪些領域？
9. 自回歸 (autoregressive) 模型和掩碼 (masked) 模型在大型語言模型 (LLM) 訓練中有何不同？
10. 什麼是嵌入 (embeddings)，它們在大型語言模型 (LLMs) 中如何初始化？
11. 什麼是下一句預測 (next sentence prediction)，它如何增強大型語言模型 (LLMs)？
12. Top-k 和 Top-p 採樣在文本生成中有何不同？
13. 為何提示工程 (prompt engineering) 對大型語言模型 (LLM) 性能至關重要？
14. 大型語言模型 (LLMs) 在微調期間如何避免災難性遺忘 (catastrophic forgetting)？
15. 什麼是模型蒸餾 (model distillation)，它如何使大型語言模型 (LLMs) 受益？
16. 大型語言模型 (LLMs) 如何處理詞彙外 (out-of-vocabulary, OOV) 詞彙？
17. 變換器 (transformers) 如何改進傳統的序列到序列 (Seq2Seq) 模型？
18. 什麼是過度擬合 (overfitting)，如何在大型語言模型 (LLMs) 中緩解？
19. 自然語言處理 (NLP) 中的生成式模型 (generative models) 與判別式模型 (discriminative models) 有何不同？
20. GPT-4 在功能和應用方面與 GPT-3 有何不同？
21. 什麼是位置編碼 (positional encodings)，為何使用它們？
22. 什麼是多頭注意力 (multi-head attention)，它如何增強大型語言模型 (LLMs)？
23. Softmax 函數如何在注意力機制中應用？
24. 點積 (dot product) 如何有助於自注意力 (self-attention)？
25. 為何交叉熵損失 (cross-entropy loss) 用於語言建模？
26. 如何在大型語言模型 (LLMs) 中計算嵌入的梯度？
27. 雅可比矩陣 (Jacobian matrix) 在變換器 (transformer) 反向傳播中的作用是什麼？
28. 特徵值 (eigenvalues) 和特徵向量 (eigenvectors) 如何與降維 (dimensionality reduction) 相關？
29. 什麼是 KL 散度 (KL divergence)，它如何用於大型語言模型 (LLMs)？
30. ReLU 函數的導數是什麼，為何它很重要？
31. 鏈式法則 (chain rule) 如何應用於大型語言模型 (LLMs) 中的梯度下降 (gradient descent)？
32. 變換器 (transformers) 中如何計算注意力分數 (attention scores)？
33. Gemini 如何優化多模態大型語言模型 (LLM) 訓練？
34. 存在哪些類型的基礎模型 (foundation models)？
35. PEFT 如何緩解災難性遺忘 (catastrophic forgetting)？
36. 檢索增強生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 的步驟是什麼？
37. 專家混合 (Mixture of Experts, MoE) 如何增強大型語言模型 (LLM) 的可擴展性？
38. 什麼是思維鏈 (Chain-of-Thought, CoT) 提示，它如何幫助推理？
39. 判別式人工智慧 (discriminative AI) 和生成式人工智慧 (generative AI) 有何不同？
40. 知識圖譜 (knowledge graph) 整合如何改進大型語言模型 (LLMs)？
41. 什麼是零樣本學習 (zero-shot learning)，大型語言模型 (LLMs) 如何實現它？
42. 自適應 Softmax (Adaptive Softmax) 如何優化大型語言模型 (LLMs)？
43. 變換器 (transformers) 如何解決梯度消失問題 (vanishing gradient problem)？
44. 什麼是少樣本學習 (few-shot learning)，它有什麼好處？
45. 您將如何修復生成偏見或不正確輸出的大型語言模型 (LLM)？
46. 編碼器 (encoders) 和解碼器 (decoders) 在變換器 (transformers) 中有何不同？
47. 大型語言模型 (LLMs) 與傳統統計語言模型 (statistical language models) 有何不同？
48. 什麼是超參數 (hyperparameter)，為何它很重要？
49. 什麼定義了大型語言模型 (LLM)？
50. 大型語言模型 (LLMs) 在部署中面臨哪些挑戰？

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