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LLM基础面试题

时间: 2025-04-21 21:40:20 AIGC 浏览: 35

### 大型语言模型基础面试问题 #### 定义与基本概念大型语言模型（Large Language Model, LLM）是指那些参数量巨大、训练数据集庞大且能够执行多种自然语言处理任务的人工智能模型。这些模型通过大量的文本数据进行预训练，从而具备了一定的语言理解和生成能力[^1]。 ```python class LargeLanguageModel: def __init__(self, parameters_count, training_data_size): self.parameters_count = parameters_count self.training_data_size = training_data_size def generate_text(self, prompt): # Generate text based on the given prompt using trained parameters and data. pass ``` #### 架构特点与发展历程 LLM的发展经历了四个主要阶段：早期探索期、技术突破期、性能提升期以及应用拓展期。随着计算资源的增长和技术的进步，LLM逐渐从简单的神经网络演变为复杂的多层结构，并实现了前所未有的大规模并行化训练方式。 #### 关键差异对比相比于传统的预训练语言模型（Pre-trained Language Model, PLM），LLM具有三个显著的不同之处： - **规模上的飞跃**：拥有更多的参数数量； - **更强的数据适应性**：可以更好地利用未标注的大规模语料库； - **更广泛的下游应用场景**：不仅限于特定的任务领域，而是能够在多个方面展现出强大的泛化能力和迁移学习效果。 #### 数据获取与管理策略对于构建高质量的LLM而言，确保充足而优质的输入数据至关重要。这通常涉及到制定清晰的数据可用性声明和选择合适的数据存储解决方案来保存海量的历史对话记录或其他形式的文字材料[^2]。

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