大模型面经每日总结(奇安信2025/6/5)

  1. 简述 Transformer 多头注意力机制理解词间关系的原理。​
  2. 训练 Transformer 时,如何解决梯度消失或梯度爆炸问题?​
  3. GPT 等模型对 Transformer 结构做了哪些改进以提升生成效果?​
  4. 如何优化 Transformer 模型预测速度?​
  5. 说明 RAG 结合外部知识库与大语言模型提升回答准确性的机制。​
  6. 用 RAG 构建问答系统时,如何处理检索内容不相关或不全的问题?​
  7. 如何确定 RAG 系统中文档的合适切分粒度?​
  8. 当 RAG 系统知识库数据量大、检索慢时,有哪些提速方法?​
  9. 如何协同使用 Transformer 与 RAG 以发挥最佳效果?​
  10. 用 RAG 优化模型回答,有哪些实用评估指标?​
  11. 如何清洗 Transformer 模型训练数据中的噪声?​
  12. 在 RAG 架构中,怎样确保检索信息与大模型生成内容逻辑连贯?
#奇安信##面经##大模型#
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1. 基础概念题:什么是大模型核心加速技术中的 “算子融合”?举例说明其作用。答案要点:算子融合是将多个连续计算算子合并为一个,减少计算图中的节点数和显存读写次数,降低延迟。举例:如将 Transformer 中的 Add(残差连接)与 RMSNorm(归一化)融合,减少两次内存访问,提升推理速度。2. 技术原理题:Flash Attention V2 如何优化注意力计算效率?与 V1 的核心区别是什么?答案要点:• V1:通过分块计算注意力,减少显存占用(避免存储所有中间键值对)。• V2:引入 “内外循环交换策略”,将矩阵乘法的循环顺序调整为更适合 GPU 并行计算的模式,进一步提升计算效率,尤其在长序列场景下加速明显。3. 量化技术中,FP8、INT4 AWQ、INT4-FP8 AWQ 的适用场景和压缩率有何差异?4. RAG 系统中,文档切分粒度如何影响检索和生成效果?实际中如何确定最优粒度?5.在长序列推理场景中,PagedAttention 和 Prefix Caching 分别解决什么问题?如何配合使用?答案要点:• PagedAttention:将 KV Cache 分块存储在非连续显存中,避免显存碎片,支持处理超长序列(如百万 Token);• Prefix Caching:缓存历史对话的 KV 对,跨请求复用,减少重复计算(如多轮对话中复用上文缓存)。配合逻辑:PagedAttention 解决显存限制,Prefix Caching 减少计算量,两者结合可提升长对话场景的效率和稳定性。6. 在企业级推理场景中,如何根据需求选择量化方案?举例说明短文本高并发和长文本场景的优化策略。实时客服系统用 INT4 量化加速响应;金融报告生成场景用 FP8+PagedAttention 处理数千 Token 输入。
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