记一次Qwen技术面试凉经

最近进行了一次Qwen团队技术面,挂了,没有下一轮,整理材料如下,希望对大家有帮助。

  1. 请简述Qwen大模型的整体架构设计及其核心创新点。
  2. Qwen模型在支持128K超长上下文时,如何解决显存和计算复杂度的问题?
  3. Qwen采用了哪些高效注意力机制?请详细说明FlashAttention及其变体的原理和优势。
  4. 如何理解Qwen模型中的SwiGLU激活函数,它相比传统激活函数有哪些优势?
  5. 请解释Qwen模型训练中混合精度训练的实现及其带来的性能提升。
  6. Qwen模型在推理阶段如何实现低延迟和高吞吐?有哪些优化手段?
  7. 请描述Qwen模型的参数分布和稀疏化策略,如何在保证性能的同时减少计算资源消耗?
  8. 大模型在生成文本时经常出现“幻觉”现象,你认为Qwen是如何缓解的?
  9. 请谈谈Qwen模型采用的RLHF(强化学习从人类反馈)流程,PPO和DPO算法的区别及应用场景。
  10. 如何设计Qwen模型的训练数据集,保证数据质量和多样性?
  11. 请实现一个简化版的Transformer Encoder模块,重点体现多头自注意力和前馈网络结构。
  12. 请解释Qwen模型在多模态(文本+图像)理解上的支持及技术难点。
  13. Qwen模型如何进行模型压缩和蒸馏?请说明具体方法和效果。
  14. 请描述Qwen模型在分布式训练中的通信优化策略。
  15. 如何评估Qwen模型的泛化能力和鲁棒性?
  16. 请谈谈Qwen大模型在实际业务中的应用案例及落地效果。
  17. 如何解决Qwen模型训练中的梯度消失和梯度爆炸问题?
  18. 请解释Qwen模型中的位置编码方式及其对长文本建模的影响。
  19. Qwen模型在多语言支持上有哪些设计考量?
  20. 如何设计Qwen模型的安全策略,避免生成有害或偏见内容?
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