大型語言模型在生成式人工智能（GenAI）和人工智能（AI）中正變得越來越有價值。這些復(fù)雜的算法增強(qiáng)了人類的能力，并在各個領(lǐng)域促進(jìn)了效率和創(chuàng)造力。

節(jié)前，我們組織了一場算法崗技術(shù)&面試討論會，邀請了一些互聯(lián)網(wǎng)大廠朋友、今年參加社招和校招面試的同學(xué)。

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我總結(jié)了可能會遇到的20個LLM面試問題。

初級LLM面試問題

Q1. 簡單來說，什么是大型語言模型（LLM）？

大型語言模型（LLM）是一種通過大量文本材料訓(xùn)練的人工智能系統(tǒng)，能夠像人類一樣理解和生成語言。通過使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)識別訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的模式和關(guān)聯(lián)，這些模型能夠提供邏輯上和上下文上適當(dāng)?shù)恼Z言輸出。

Q2. LLM與傳統(tǒng)聊天機(jī)器人有何區(qū)別？

傳統(tǒng)聊天機(jī)器人通常根據(jù)預(yù)設(shè)的指導(dǎo)原則和基于規(guī)則的框架進(jìn)行響應(yīng)。而LLM則通過大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，這幫助它們能夠更自然、更合適地理解和生成語言。由于不受限于預(yù)設(shè)的回答列表，LLM能夠進(jìn)行更復(fù)雜和開放的對話。

Q3. LLM通常如何進(jìn)行訓(xùn)練？（例如，預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)）

LLM通常經(jīng)歷預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)兩個過程。在預(yù)訓(xùn)練期間，模型接觸到來自多個來源的大量文本數(shù)據(jù)，從而擴(kuò)展其知識庫并廣泛掌握語言。為了提高性能，微調(diào)涉及在特定任務(wù)或領(lǐng)域（例如，語言翻譯或問答）上對預(yù)訓(xùn)練的模型進(jìn)行再訓(xùn)練。

Q4. LLM的典型應(yīng)用有哪些？（例如，文本生成、翻譯）

A. LLM有許多應(yīng)用，包括文本創(chuàng)作（例如，寫作故事、文章或劇本）、語言翻譯、文本摘要、問答、情感分析、信息檢索和代碼開發(fā)。它們還可以用于數(shù)據(jù)分析、客戶服務(wù)、創(chuàng)意寫作和內(nèi)容創(chuàng)作。

Q5. Transformer 在LLM架構(gòu)中的作用是什么？

Transformer是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，在創(chuàng)建LLM時至關(guān)重要。Transformer在處理序列數(shù)據(jù)（如文本）方面非常有用，并且擅長捕捉上下文和長程關(guān)系。這種設(shè)計使LLM能夠理解和生成連貫且上下文適當(dāng)?shù)恼Z言，而不是逐字處理輸入序列。Transformer有助于LLM在文本中建模復(fù)雜的關(guān)系和依賴關(guān)系，從而生成更接近人類語言的語言。

中級LLM面試問題

Q6. 解釋LLM訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的偏見概念及其潛在后果。

大型語言模型使用從多種來源（如書籍、網(wǎng)站和數(shù)據(jù)庫）收集的大量文本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。不幸的是，這些訓(xùn)練數(shù)據(jù)通常反映了數(shù)據(jù)來源中的不平衡和偏見，反映了社會偏見。如果訓(xùn)練集中包含這些內(nèi)容，LLM可能會識別并傳播這些偏見、代表性不足的人群或主題。這可能會產(chǎn)生偏見、成見或錯誤印象，特別是在決策過程、醫(yī)療或教育等敏感領(lǐng)域可能會產(chǎn)生不利后果。

Q7. 如何使用提示工程來改進(jìn)LLM輸出？

提示工程涉及仔細(xì)構(gòu)建發(fā)送到系統(tǒng)的輸入提示或指令，以引導(dǎo)LLM的輸出朝向所需方向。開發(fā)人員可以通過創(chuàng)建具有特定上下文、限制和示例的提示來引導(dǎo)LLM的回復(fù)，使其更相關(guān)、邏輯和符合特定目標(biāo)或標(biāo)準(zhǔn)。通過使用提供少量樣本、添加限制或建議以及逐步改進(jìn)提示等提示工程策略，可以提高事實(shí)準(zhǔn)確性、減少偏見并提高LLM輸出的整體質(zhì)量。

Q8. 描述評估LLM性能的一些技術(shù)。（例如，困惑度、BLEU評分）

評估LLM的效果是理解其優(yōu)缺點(diǎn)的重要第一步。困惑度是一種常用的統(tǒng)計量，用于評估語言模型預(yù)測的準(zhǔn)確性。它衡量模型預(yù)測序列中下一個詞的能力；較低的困惑度分?jǐn)?shù)表示性能更高。在語言翻譯等任務(wù)中，BLEU（雙語評估替補(bǔ)）評分經(jīng)常用于評估機(jī)器生成內(nèi)容的質(zhì)量。它通過將生成的文本與人工參考翻譯進(jìn)行比較來評估詞匯選擇、詞序和流利度。其他評估策略包括讓人工評分員評估結(jié)果的連貫性、相關(guān)性和事實(shí)準(zhǔn)確性。

Q9. 討論LLM的限制，例如事實(shí)準(zhǔn)確性和推理能力。

盡管LLM在生成語言方面表現(xiàn)出色，但它們并非沒有缺陷。一個主要限制是它們?nèi)菀咨墒聦?shí)錯誤或不一致的信息，因?yàn)樗鼈內(nèi)狈Φ讓痈拍罨蚴聦?shí)的深刻理解。復(fù)雜的推理任務(wù)，例如邏輯推理、因果解釋或多步驟問題解決，對LLM來說也可能很困難。此外，如果開發(fā)人員操控或包含偏見的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，LLM可能會表現(xiàn)出偏見或生成不受歡迎的結(jié)果。如果開發(fā)人員未根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)微調(diào)LLM，在需要特定知識或領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)的任務(wù)中可能會遇到困難。

Q10. LLM使用中的一些倫理考慮是什么？

LLM的倫理考慮：

• 隱私與數(shù)據(jù)保護(hù)：LLM訓(xùn)練使用大量數(shù)據(jù)，包括敏感信息，帶來了隱私和數(shù)據(jù)保護(hù)問題。
• 偏見與歧視：偏見的訓(xùn)練數(shù)據(jù)或提示可能會放大歧視和偏見。
• 知識產(chǎn)權(quán)：LLM生成內(nèi)容的能力引發(fā)了知識產(chǎn)權(quán)和歸屬權(quán)問題，特別是當(dāng)內(nèi)容類似于現(xiàn)有作品時。
• 濫用與惡意應(yīng)用：使用LLM偽造數(shù)據(jù)或造成傷害是潛在的濫用和惡意應(yīng)用問題。
• 環(huán)境影響：LLM操作和訓(xùn)練所需的大量計算資源帶來了環(huán)境影響問題。

解決這些倫理風(fēng)險需要制定政策、倫理框架和負(fù)責(zé)任的LLM創(chuàng)建和實(shí)施程序。

Q11. LLM如何處理超出領(lǐng)域或無意義的提示？

大型語言模型（LLM）由于訓(xùn)練在廣泛的文本數(shù)據(jù)上，可以獲得一般的知識庫和對語言的全面理解。然而，當(dāng)面對荒謬或超出其訓(xùn)練范圍的提示或問題時，LLM可能難以做出相關(guān)或合乎邏輯的回應(yīng)。在這種情況下，LLM可能會利用其對上下文和語言模式的理解，生成看似可信的回復(fù)。然而，這些回復(fù)可能沒有實(shí)際內(nèi)容或是事實(shí)錯誤的。LLM也可能做出含糊或一般性的回答，表明其對提示的不確定或無知。

Q12. 解釋少樣本學(xué)習(xí)的概念及其在微調(diào)LLM中的應(yīng)用。

A. 少樣本學(xué)習(xí)是一種LLM的微調(diào)策略，其中模型只需少量標(biāo)注實(shí)例（通常為1到5個）即可調(diào)整到特定任務(wù)或領(lǐng)域。與傳統(tǒng)的監(jiān)督學(xué)習(xí)需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)不同，少樣本學(xué)習(xí)使LLM能夠快速從少量實(shí)例中學(xué)習(xí)和泛化。這種方法適用于難以或昂貴地獲取大量標(biāo)注數(shù)據(jù)的任務(wù)或領(lǐng)域。少樣本學(xué)習(xí)可以用于優(yōu)化LLM在法律、金融或醫(yī)療等專業(yè)領(lǐng)域中的各種任務(wù)，包括文本分類、問答和文本生成。

Q13. 在現(xiàn)實(shí)世界應(yīng)用中，大規(guī)模部署LLM有哪些挑戰(zhàn)？

在現(xiàn)實(shí)世界應(yīng)用中，大規(guī)模部署大型語言模型（LLM）面臨許多障礙。一個主要障礙是運(yùn)行LLM所需的計算資源，這可能非常昂貴且耗能，特別是對于大規(guī)模部署。此外，確保用于推理或訓(xùn)練的敏感數(shù)據(jù)的機(jī)密性和隱私性也至關(guān)重要。隨著時間推移，新數(shù)據(jù)和語言模式的出現(xiàn)，保持模型的準(zhǔn)確性和性能也可能很困難。另一個重要因素是處理偏見和減少生成錯誤或有害信息的可能性。此外，將LLM集成到現(xiàn)有工作流程和系統(tǒng)中，提供適當(dāng)?shù)娜藱C(jī)交互界面，并確保遵守所有適用法律和倫理標(biāo)準(zhǔn)，也都是挑戰(zhàn)。

Q14. 討論LLM在廣泛的人工通用智能（AGI）領(lǐng)域中的作用。

大型語言模型（LLM）的創(chuàng)建被視為朝著開發(fā)人工通用智能（AGI）邁出的重要一步。AGI旨在構(gòu)建具有類似人類的通用智能的系統(tǒng)，能夠跨多個領(lǐng)域和任務(wù)進(jìn)行思考、學(xué)習(xí)和解決問題。LLM在展示類人語言理解和生成能力方面表現(xiàn)出色，這是通用智能的一個重要組成部分。它們可以作為構(gòu)建模塊或組件，貢獻(xiàn)于更大AGI系統(tǒng)的語言生成和理解能力。

然而，由于LLM缺乏關(guān)鍵技能，例如一般推理、抽象和跨模式學(xué)習(xí)傳遞，它們單獨(dú)并不能構(gòu)成AGI。將LLM與其他AI組件（如計算機(jī)視覺、機(jī)器人技術(shù)和推理系統(tǒng)）集成，可能會導(dǎo)致更全面的AGI系統(tǒng)的開發(fā)。不過，盡管LLM展示了潛力，但開發(fā)AGI仍面臨許多挑戰(zhàn)，而LLM只是其中的一部分。

Q15. 如何提高LLM決策的可解釋性和可理解性？

提高大型語言模型（LLM）決策的可解釋性和可理解性對于進(jìn)一步研究和改進(jìn)至關(guān)重要。一種策略是在LLM設(shè)計中加入可解釋部分或模塊，例如用于生成推理或注意力機(jī)制的模塊，這可以揭示模型的決策過程。研究人員可以使用技術(shù)來檢查或分析LLM的內(nèi)部表示和激活，了解模型如何存儲不同的關(guān)系和概念。

研究人員還可以采用反事實(shí)解釋等策略，通過修改模型的輸出來確定影響模型決策的因素。此外，通過包括人為參與的方法，可以提高可解釋性，在這些方法中，領(lǐng)域?qū)＜姨峁δＰ蜎Q策的反饋和理解。最終，提高LLM決策的透明度和理解性可能需要結(jié)合架構(gòu)改進(jìn)、解釋技術(shù)和人機(jī)合作。

Q16. 比較和對比LLM架構(gòu)，例如GPT-3和LaMDA。

GPT-3和LaMDA是由不同團(tuán)隊開發(fā)的兩個著名的大型語言模型（LLM）架構(gòu)。GPT-3（生成預(yù)訓(xùn)練變換器3）由OpenAI開發(fā)，以其巨大的規(guī)模（1750億參數(shù)）而聞名。開發(fā)人員使用變換器架構(gòu)作為基礎(chǔ)，訓(xùn)練了大量的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。GPT-3在文本生成、問答和語言翻譯等自然語言處理任務(wù)中表現(xiàn)出色。谷歌的LaMDA（對話應(yīng)用的語言模型）是另一個大型語言模型，專為開放式對話而設(shè)計。盡管LaMDA比GPT-3小，但其開發(fā)人員對對話數(shù)據(jù)進(jìn)行了訓(xùn)練，并添加了提高連貫性和在長對話中保持上下文的策略。

Q17. 解釋自注意力的概念及其在LLM性能中的作用。

自注意力是變換器架構(gòu)中的一個關(guān)鍵概念，常用于大型語言模型（LLM）。在自注意力過程中，模型學(xué)習(xí)為輸入序列的不同部分分配不同的權(quán)重，以構(gòu)建每個位置的表示。這比傳統(tǒng)的順序模型更有效地捕捉上下文信息和長程關(guān)系。自注意力使模型能夠關(guān)注輸入序列中無論位置的重要部分，這在詞序和上下文至關(guān)重要的語言任務(wù)中尤為重要。通過包含自注意力層，LLM在內(nèi)容生成、機(jī)器翻譯和語言理解任務(wù)中的性能得以提高，使其更容易理解和生成連貫且上下文適當(dāng)?shù)膬?nèi)容。

Q18. 討論減少LLM訓(xùn)練數(shù)據(jù)和算法中的偏見的持續(xù)研究。

研究人員和開發(fā)人員對大型語言模型（LLM）中的偏見問題非常關(guān)注，他們不斷努力減少LLM訓(xùn)練數(shù)據(jù)和算法中的偏見。在數(shù)據(jù)方面，他們探索了數(shù)據(jù)平衡的方法，即有意在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中包括代表性不足的群體或觀點(diǎn)，以及數(shù)據(jù)去偏方法，即過濾或增加現(xiàn)有數(shù)據(jù)集以減少偏見。

研究人員還探索了對抗訓(xùn)練方法和創(chuàng)建合成數(shù)據(jù)以減少偏見。在算法方面的持續(xù)研究包括開發(fā)正則化策略、后處理方法和偏見感知架構(gòu)，以減少LLM輸出中的偏見。研究人員還探索了解釋技術(shù)和偏見監(jiān)控方法，以更好地理解和檢測LLM決策中的偏見。

Q19. 如何利用LLM創(chuàng)造更類似人類的對話？

有多種方法可以利用大型語言模型（LLM）創(chuàng)造更類似人類的對話。一種方法是對LLM進(jìn)行對話數(shù)據(jù)的微調(diào)，幫助其理解上下文切換、對話模式和連貫的回答生成。通過身份建模（persona modeling），即LLM學(xué)習(xí)模仿特定的個性特征或溝通模式，進(jìn)一步提高對話的自然性。

研究人員還探索了增強(qiáng)LLM在長對話中保持長期上下文和連貫性的能力的方法，以及將對話錨定在多模態(tài)輸入或外部信息源（如圖像和視頻）上的策略。將LLM與其他AI功能（如語音生成和識別）集成，可以使對話顯得更自然和引人入勝。

Q20. 探索LLMs在各個行業(yè)中的潛在未來應(yīng)用

具備自然語言處理能力的大型語言模型（LLM）可能會變革多個領(lǐng)域。在醫(yī)療領(lǐng)域，LLM可用于患者交流、醫(yī)療記錄轉(zhuǎn)錄，甚至幫助診斷和治療計劃制定。在法律行業(yè)，LLM可以幫助進(jìn)行文件摘要、法律研究和合同分析。在教育領(lǐng)域，LLM可用于內(nèi)容創(chuàng)作、語言學(xué)習(xí)和個性化輔導(dǎo)。LLM能夠生成引人入勝的故事、劇本和營銷內(nèi)容，這對包括新聞、娛樂和廣告在內(nèi)的創(chuàng)意行業(yè)非常有利。此外，LLM還可以通過提供聊天機(jī)器人和智能虛擬助手來幫助客戶服務(wù)。

此外，LLM在科學(xué)研究中也有應(yīng)用，可以用于文獻(xiàn)綜述、假設(shè)生成，甚至為計算實(shí)驗(yàn)生成代碼。隨著技術(shù)的進(jìn)步，LLM預(yù)計將越來越多地融入各個行業(yè)，增強(qiáng)人類的能力并推動創(chuàng)新。