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大模型算法面经
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本篇目录
问题1：对比主流大模型（如GPT、BERT、T5）在网络结构、核心机制（编码器-解码器结构、层数配置）上的核心差异，并分析这些技术选择对模型在生成力、理解深度和效率等方面的影响。
问题2：大模型训练和推理中常用的位置编码方案有哪些？请分别说明每种编码方式的优势、局限性及适用模型。
问题3：拆解大模型自能体（Agent）的工作原理，说明其核心组成部分（感知、记忆、规划、学习模块）及在环境交互和任务执行中的作用。
问题4：描述大模型从预训练、微调（指令微调）到推理部署的完整流程，说明每个阶段的核心目标及关键技术。
问题5：在项目中的技术改进动机是什么？遇到了哪些痛点？改进后带来了哪些具体收益？如何量化这些收益？
问题6：什么是大模型幻觉现象？分析其产生原因及业内有效缓解方法。
问题7：大模型生成文本时为何会出现重复内容？列举主流解决方法并分析其他可能原因。
问题8：分析当前大模型行业在技术应用、落地中的待解决问题，并提出创新解决思路。
问题9：若设计面向办公协同或智能客服的场景化大模型，应从哪些方面入手？说明设计决策的原因。
问题10：分析百度文心一言的技术性能、功能体验和应用场景，指出其优势及可改进之处。
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当前问题0110
- 01
对比主流大模型（如GPT、BERT、T5）在网络结构、核心机制（编码器-解码器结构、层数配置）上的核心差异，并分析这些技术选择对模型在生成力、理解深度和效率等方面的影响。
- 02
大模型训练和推理中常用的位置编码方案有哪些？请分别说明每种编码方式的优势、局限性及适用模型。
- 03
拆解大模型自能体（Agent）的工作原理，说明其核心组成部分（感知、记忆、规划、学习模块）及在环境交互和任务执行中的作用。
- 04
描述大模型从预训练、微调（指令微调）到推理部署的完整流程，说明每个阶段的核心目标及关键技术。
- 05
在项目中的技术改进动机是什么？遇到了哪些痛点？改进后带来了哪些具体收益？如何量化这些收益？
- 06
什么是大模型幻觉现象？分析其产生原因及业内有效缓解方法。
- 07
大模型生成文本时为何会出现重复内容？列举主流解决方法并分析其他可能原因。
- 08
分析当前大模型行业在技术应用、落地中的待解决问题，并提出创新解决思路。
- 09
若设计面向办公协同或智能客服的场景化大模型，应从哪些方面入手？说明设计决策的原因。
- 10
分析百度文心一言的技术性能、功能体验和应用场景，指出其优势及可改进之处。