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大模型基础面试题

题集来源：阿东玩 AI（Adong）收录项目：AgentGuide查看原题集

题目目录

96 道原题

  1. 大海捞针测试和概率探针分别是什么？

    原题

    来源未明确“概率探针”的具体定义；当前关联仅覆盖“大海捞针”部分。

    关联题目大海捞针测试如何评估大模型的长上下文能力？AI 应用工程与治理 / 评测体系与实验设计原理机制进阶0篇相关面经

  2. 了解迁移学习吗？大模型中是怎么运用迁移学习的？

    原题
    关联题目什么是迁移学习，大模型如何利用预训练能力适配下游任务？模型训练与对齐 / 预训练、续训与 SFT概念解释基础0篇相关面经

  3. 从huggingface下载模型时有哪些文件？

    原题
    关联题目从 Hugging Face 下载模型时，常见文件分别有什么作用？AI 应用工程与治理 / 模型服务、部署与交付概念解释基础0篇相关面经

  4. 到底什么是端到端模型

    原题
    关联题目什么是端到端模型，如何判断一个学习系统是否端到端？模型基础与推理 / 机器学习与推荐系统概念解释基础0篇相关面经

  5. 什么叫长尾问题？怎么解决长尾分布问题？

    原题
    关联题目如何处理样本不均衡与长尾问题？模型基础与推理 / 机器学习与推荐系统方案设计进阶1篇相关面经

  6. 什么是交叉熵损失函数？大模型的哪里有交叉熵损失函数？

    原题
    关联题目交叉熵损失是什么，如何用于 Transformer 语言模型训练？模型训练与对齐 / 预训练、续训与 SFT原理机制基础1篇相关面经