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多模态大模型主干

题集来源：Rocky Ding（WeThinkIn）收录项目：AIGC-Interview-Book查看原题集

题目目录

16 道原题

  1. 如何设计大模型的预训练任务以实现跨模态对齐？

    原题
    关联题目如何设计和优化 VLM 的图文对齐损失函数？模型基础与推理 / 多模态与生成模型方案设计深入0篇相关面经

  2. 大模型训练中的灾难性遗忘问题如何缓解？

    原题
    关联题目如何解决大模型记忆遗忘问题？模型训练与对齐 / 训练框架、调参与排障故障排查进阶1篇相关面经

  3. 大模型如何实现高效推理？模型压缩技术有哪些？

    原题
    关联题目怎样在保证 Agent 效果的同时加速推理？AI 应用工程与治理 / 性能、时延与成本方案设计进阶3篇相关面经

  4. 如何处理多模态数据中的噪声和不平衡问题？

    原题
    关联题目多模态预训练数据如何兼顾质量、规模与模态覆盖？模型训练与对齐 / 训练数据构建与治理方案设计进阶0篇相关面经关联题目类别不平衡有哪些处理方法，如何验证效果？模型基础与推理 / 机器学习与推荐系统方案设计进阶0篇相关面经

  5. 大模型的可解释性如何提升？跨模态注意力能否提供解释？

    原题
    关联题目什么是机制可解释性，如何研究神经网络内部的计算机制？模型基础与推理 / 模型架构与表示概念解释进阶0篇相关面经

  6. 多模态大模型的评估指标有哪些？如何避免过拟合基准数据集？

    原题
    关联题目如何评估多模态模型性能，准确率之外应选择哪些指标？AI 应用工程与治理 / 评测体系与实验设计效果评估进阶0篇相关面经关联题目Benchmark 过拟合问题（Benchmark contamination / Goodhart's Law）在 Agent eval 中如何规避？AI 应用工程与治理 / 评测体系与实验设计方案设计深入1篇相关面经