前言
随着AI市场，人工智能的爆火，在接下来的金九银十招聘高峰期，各大科技巨头和国有企业将会对AGI人才的争夺展开一场大战，为求职市场注入了新的活力。
为了助力求职者在面试中展现最佳状态，深入理解行业巨头的选拔标准变得至关重要。尤其是对于AGI（Artificial General Intelligence，通用人工智能）领域的求职者而言，掌握一手的面试真题，不仅能让你洞悉面试官的考察重点，还能帮助你针对性地提升自己的技能和知识储备，让你在众多候选人中独树一帜。
鉴于此，我们精心整理了今年热门大厂的AGI面试题集，涵盖从基础知识到前沿技术的全方位内容，包括但不限于百度、阿里、字节跳动等知名企业的精选题目。无论你是在为即将到来的面试做准备，还是希望通过系统学习来完善自己的AGI技术体系，这份资料都将是你宝贵的资源。
由于文章篇幅原因，下面就给大家展示最高频的50道面试题，大家也可以尝试着自己回答一下这些问题，顺便就给自己查漏补缺了。有需要完整面试题+答案解析的朋友，可以下滑到文末领取！！！
- 简述GPT和BERT的区别
- 讲一下GPT系列模型是如何演进的？
- 为什么现在的大模型大多是decoder-only的架构？
- 讲一下生成式语言模型的工作机理
- 哪些因素会导致LLM的偏见？
- LLM中的因果语言建模与掩码语言建模有什么区别？
- 如何减轻LLM中的幻觉现象？
- 解释ChatGPT的零样本和少样本学习的概念
- 你了解大型语言模型中的哪些分词技术？
- 如何评估大语言模型（LLMs）的性能？
- 如何缓解LLMs重复读问题？
- 请简述Transformer基本原理
- 为什么Transformer的架构需要多头注意力机制？
- transformers需要位置编码吗？
- transformer中，同一个词可以有不同的注意力权重吗？
- Wordpiece与BPE之间的区别是什么？
- 有哪些常见的优化LLMs输出的技术？
- GPT-3拥有的1750亿参数，是怎么算出来的？
- 温度系数和top-p，top-k参数有什么区别？
- 为什么transformer块使用LayerNorm而不是BatchNorm？
- 介绍一下postlayernorm和prelayernorm的区别
- 什么是思维链（CoT）提示？
- 你觉得什么样的任务或领域适合用思维链提示？
- 你了解ReAct吗，它有什么优点？
- 解释一下langchainAgent的概念
- langchain有哪些替代方案？
- langchaintoken计数有什么问题？如何解决？
- LLM预训练阶段有哪几个关键步骤？
- RLHF模型为什么会表现比SFT更好？
- 参数高效的微调（PEFT）有哪些方法？
- LORA微调相比于微调适配器或前缀微调有什么优势？
- 有了解过什么是稀疏微调吗？
- 训练后量化（PTQ）和量化感知训练（QAT）与什么区别？
- LLMs中，量化权重和量化激活的区别是什么？
- AWQ量化的步骤是什么？
- 介绍一下GPipe推理框架
- 矩阵乘法如何做张量并行？
- 请简述下PPO算法流程，它跟TRPO的区别是什么？
- 什么是检索增强生成（RAG）？
- 自前主流的中文向量模型有哪些？
- 为什么LLM的知识更新很困难？
- RAG和微调的区别是什么？
- 大模型一般评测方法及基准是什么？
- 什么是KVCache技米，它真体是如何实现的？
- DeepSpeed推理对算子融合做了哪些优化？
- 简述一下FlashAttention的原理
- MHA，GQA，MQA三种注意力机制的区别是什么？
- 请介绍一下微软的ZeRO优化器
- PagedAttention的原理是什么，解决了LLM中的什么问题？
- 什么是投机采样技术，请举例说明？
即使你目前尚未有面试计划，定期复习和研究这些面试题，也能帮助你保持对AGI领域最新动态的敏感度，为未来的职业道路奠定坚实的基础。
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