最后提醒下AI大模型面试肚子里没墨水的人！

常见的业务题
架构理解篇
Q1 Transformer模型主要由哪两部分组成？
Q2 自注意力机制中的Q、K、V矩阵是什么缩写？
Q3 多头注意力中"头"（head）指的是什么？
Q4 位置编码的作用是什么？
Q5 Encoder和Decoder结构的主要区别？
Q6 为什么要使用残差连接（Residual Connection）？
基础组件篇
Q7 前馈神经网络（FFN）有多少层？
Q8 Layer Normalization放在哪个位置？
Q9 激活函数ReLU和GeLU的主要区别？
Q10 词嵌入（Word Embedding）的维度代表什么？
Q11 注意力掩码（Attention Mask）的作用是什么？
Q12 为什么要使用dropout技术？
训练基础篇
Q13 预训练（Pre-training）的目标是什么？
Q14 什么是语言模型中的"自回归生成"？
Q15 数据并行的基本实现方式？
Q16 什么是训练中的批量大小（Batch Size）？
Q17 学习率（Learning Rate）过大会导致什么问题？
Q18 训练损失（Training Loss）下降说明什么？
模型应用篇
Q19 什么是文本生成中的贪心解码（Greedy Decoding）？
Q20 温度参数（Temperature）如何影响生成结果？
Q21 模型推理时为什么要限制生成长度？
基础概念篇
Q25 参数量（Parameters）和计算量（FLOPs）的区别？
Q26 什么是生成式AI（Generative AI）？
Q27 预训练模型和传统NLP模型的核心区别？
Q28 为什么大模型需要海量训练数据？
Q29 什么是过拟合（Overfitting）现象？
Q30 模型推理（Inference）是指什么过程？
工程实践篇
Q31 GPU显存不足时常见的解决方法？
Q32 模型权重文件（Checkpoint）包含哪些内容？
评估基础篇
Q37 如何评估语言模型的生成质量？
Q38 困惑度（Perplexity）指标的计算原理？#面试##找工作##实习##大模型##求职#