前言
在这个人工智能飞速发展的时代，AI大模型已经成为各行各业创新与变革的重要驱动力。从自动驾驶、医疗诊断到金融分析，AI大模型的应用场景日益广泛，为我们的生活带来了前所未有的便捷。作为一名程序员，了解并掌握AI大模型的相关知识，无疑将大大提升我们的竞争力。
在这个充满机遇的赛道季，众多企业纷纷抛出橄榄枝，发布了大量招聘岗位，面试机会接踵而至。我们更要抓住这个时机，充分准备，迎接挑战。以下分享一些与AI大模型相关的面试题，希望能助大家在求职道路上更进一步。
1、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。
2、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。
3、为什么会出现LLMs复读机问题?
LLMs复读机问题可能由多种因素引起，包括模型训练数据中的重复模式、模型在处理长序列时的注意力机制失效、或者模型在生成文本时对过去信息的过度依赖等。
4、如何缓解LLMs复读机问题?
数据增强：通过增加训练数据的多样性和复杂性，减少重复模式的出现。
模型改进：改进模型的结构和注意力机制，使其更好地处理长序列和避免过度依赖过去信息。
生成策略：在生成文本时采用多样化的策略，如抽样生成或引入随机性，以增加生成文本的多样性。
5、什么情况用Bert模型，什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型?
BERT模型通常用于需要理解文本深层语义的任务，如文本分类、命名实体识别等。
LLaMA和
ChatGLM类大模型则适用于需要生成文本或进行更复杂语言理解的任务，如对话系统、文本生成等。选择哪种模型取决于任务的需求和可用资源。
6、什么是 LangChain model?
LangChain
model指的是在LangChain框架中使用的大型语言模型，如GPT-3或类似的模型。这些模型通常用于生成文本、回答问题或执行特定的语言任务。
7、大模型进行训练，用的是什么框架?
TensorFlow是一个由Google开发的开源机器学习框架，它提供了强大的分布式训练功能。
TensorFlow支持数据并行、模型并行和分布式策略等多种分布式训练方法。PyTorch是一个由Facebook的Al研究团队开发的流行的开源机器学习库。它提供了分布式包（torch.distributed），支持分布式训练，并且可以通过使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel（DDP）或torch.nn.DataParallel来实现数据并行。
Horovod是由Uber开源的分布式训练框架，它基于MPI（Message Passing Interface）并提供了一种简单的方法来并行化TensorFlow 、Keras 、PyTorch和Apache
MXNet等框架的训练。Horovod特别适合于大规模的深度学习模型训练。
Ray是一个开源的分布式框架，用于构建和运行分布式应用程序。Ray提供了Ray Tune（用于超参数调优）和RayServe（用于模型服务），并且可以与TensorFlow、PyTorch和MXNet等深度学习库集成。
HuggingFace的Accelerate库是为了简化PyTorch模型的分布式训练而设计的。它提供了一个简单的API来启动分布式训练，并支持使用单个或多个GPU以及TPU。
DeepSpeed是微软开发的一个开源库，用于加速PyTorch模型的训练。它提供了各种优化技术，如ZeRO（Zero Redundancy Optimizer）和模型并行性，以支持大规模模型的训练。
8、为什么大模型推理时显存涨的那么多还一直占着?
模型大小：大模型本身具有更多的参数和计算需求，这直接导致了显存的增加。推理过程中的激活和梯度：在推理时，模型的前向传播会产生激活，这些激活需要存储在显存中，尤其是在执行动态计算或需要中间结果的情况下。
优化器状态：即使是在推理模式下，某些框架可能会默认加载优化器状态，这也会占用显存空间。
内存泄漏：有时代码中的内存泄漏会导致显存一直被占用，而不是在推理完成后释放。
要解决显存占用问题，可以采用的技术包括使用内存分析工具来检测泄漏，优化模型结构，或者使用如TensorFlow
的内存管理功能来显式释放不再需要的内存。
9、大模型在GPU和CPU上推理速度如何?
大模型在GPU 上的推理速度通常远快于CPU, 因为GPU 专门为并行计算设计，具有更多的计算
核心和更高的浮点运算能力。例如，NVIDIA的GPU使用CUDA核心，可以同时处理多个任务，这使得它们在执行深度学习推理时非常高效。CPU虽然也可以执行深度学习推理任务，但由于其核心数量和浮点运算能力通常不及GPU, 因 此速度会慢得多。然而， CPU
在处理单线程任务时可能更高效，且在某些特定场景下，如边缘计算设备上，CPU 可能是唯一可用的计算资源。
10、推理速度上， int8和fp16比起来怎么样?
INT8（8位整数）和FP16（16 位浮点数）都是低精度格式，用于减少模型的大小和提高推理速度。
INT8 提供更高的压缩比，可以显著减少模型的内存占用和带宽需求，但由于量化过程中的
信息损失，可能会对模型的准确性产生一定影响。FP16提供比INT8 更高的精度，通常对模型的准确性影响较小，但相比INT16或FP32,
它的速度和内存效率仍然有所提高。在实际应用中， INT8和FP16的推理速度取决于具体的模型和硬件。一般来说，INT8可能会提供
更高的吞吐量，但FP16可能会提供更好的延迟和准确性。例如，NVIDIA 的Tensor Cores支持FP16和INT8
运算，可以显著提高这两种格式的推理性能。
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