前言
在2024年AI大模型的面试中，常问的问题以及答案可能会涵盖多个方面，包括AI大模型的基础知识、训练过程、应用、挑战和前沿趋势等。由于我无法直接附上174题的完整面试题库及其答案，我将基于提供的信息和当前AI大模型领域的热点，给出一些常见的问题和答案示例。
1. 基础知识
问题：请简要介绍目前主流的大模型体系有哪些？
答案：
目前主流的大模型体系主要包括：
- GPT系列：由OpenAI发布，基于Transformer架构的语言模型，包括GPT-1、GPT-2、GPT-3、ChatGPT等。这些模型具有强大的生成能力和语言理解能力。
- BERT：由Google发布，一种基于Transformer架构的双向预训练语言模型。BERT在多个自然语言处理任务上取得了显著效果。
- XLNet：由CMU和Google Brain发布，一种基于Transformer架构的自回归预训练语言模型。XLNet通过自回归方式预训练，能够建模全局依赖关系。
- RoBERTa：由Meta（原Facebook）发布，基于BERT进行改进，通过更大规模的数据和更长的训练时间，取得了更好的性能。
- T5：由Google发布，一种基于Transformer架构的多任务预训练语言模型。T5可以处理多种自然语言处理任务，如文本分类、机器翻译、问答等。
2. 训练过程
问题：大型语言模型（LLM）通常如何进行训练？
答案：
大型语言模型通常经历预训练和微调两个过程。
- 预训练：模型接触到来自多个来源的大量文本数据，从而扩展其知识库并广泛掌握语言。
- 微调：为了提高性能，在特定任务或领域（例如，语言翻译或问答）上对预训练的模型进行再训练。
3. 应用
问题：LLM的典型应用有哪些？
答案：
LLM有许多应用，包括但不限于：
- 文本创作：如写作故事、文章或剧本。
- 语言翻译：将一种语言翻译成另一种语言。
- 文本摘要：自动提取长文本的主要内容。
- 问答系统：回答用户提出的问题。
- 情感分析：分析文本中的情感倾向。
- 信息检索：从大量信息中检索出与用户需求相关的内容。
- 代码开发：辅助编程人员编写代码，甚至自动生成代码片段。
4. 挑战和前沿趋势
问题：你认为当前AI大模型面临的主要挑战是什么？
答案：
当前AI大模型面临的主要挑战包括：
- 计算资源：大模型需要大量的计算资源进行训练和推理。
- 数据偏见：训练数据中的偏见可能导致模型产生不公平或歧视性的结果。
- 可解释性：大模型通常缺乏可解释性，使得人们难以理解其决策过程。
- 模型效率：如何在保证性能的同时提高模型的效率，减少资源消耗。
面试题笔记分享
为了助力朋友们跳槽面试、升职加薪、职业困境，提高自己的技术，本文给大家整了一套涵盖Android所有技术栈的快速学习方法和笔记。目前已经收到了七八个网友的反馈，说是面试问到了很多这里面的知识点。
每一章节都是站在企业考察思维出发，作为招聘者角度回答。从考察问题延展到考察知识点，再到如何优雅回答一面俱全，可以说是求职面试的必备宝典，每一部分都有上百页内容，接下来具体展示，完整版可直接下方扫码领取。