llm面经

### 大型语言模型 (LLM) 面试常见问题及答案 #### 关于 LLM 的基础知识 在数据科学和自然语言处理领域，面试官通常会关注候选人对基础概念的理解以及实际应用能力。以下是常见的 LLM 面试题及其解答： 1. **什么是 Masked Language Model (MLM)，它如何工作？** MLM 是 BERT 中的一种预训练任务，在该任务中，输入文本的一部分词汇会被随机遮蔽（mask），然后模型的任务就是预测这些被遮蔽的词汇[^2]。 2. **为什么 Adaptive Softmax 能够提高效率？** Standard Softmax 对每个单词都需要进行昂贵的计算，尤其当词表非常大时，这种计算成本极高。Adaptive Softmax 利用了 Zipf 定律，即常用词出现频率高而罕见词出现频率低的特点，将单词按照频率分成若干组。对于高频词，它们会在较小的子集中得到精确计算；而对于低频词，则通过分组的方式减少不必要的复杂度，从而显著降低计算量并提升训练效率[^3]。 #### 技术实现细节 除了理论知识外，技术实现也是考察重点之一。 3. **Transformer 架构的核心组件有哪些？** Transformer 主要由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两大部分组成。其中 Encoder 包含多头注意力机制（Multi-head Attention）、前馈神经网络层（Feed-forward Neural Networks Layer）以及残差连接与归一化操作等结构；Decoder 同样具备上述特性之外还增加了额外的一个 Multi-head Cross Attention 层用于捕捉目标序列与源序列之间的关系[^1]。 4. **自回归 vs 自编码模型的区别是什么？** 自回归模型一次生成一个token，并依赖先前已产生的tokens来决定下一个应该是什么样的token；相比之下，自编码模型则试图一次性重建整个句子或者片段，不需要一步步地构建输出结果。因此前者更适合做翻译、摘要这类顺序敏感的任务场景，后者则常应用于填空补全等方面。 5. **如何评估一个大型语言模型的表现？** 可以采用多种指标来进行评测，比如困惑度(PPL, Perplexity)，它是衡量模型预测概率分布质量的重要参数——越低越好；BLEU分数用来比较机器翻译输出同参考译文之间的一致程度；ROUGE主要用于自动摘要评价等等。此外还有针对特定应用场景定制化的测试集或人工打分等方式可以综合考量模型性能优劣情况。 #### 实践案例分析 最后可能会涉及一些具体项目经历方面的提问。 6. **请分享一下你在之前工作中是如何优化过某个基于LLMs的应用程序的例子吧?** 这类开放性较强的问题旨在了解应聘者解决真实世界难题的能力水平。可以从以下几个角度出发作答：确定瓶颈所在位置(硬件资源不足还是算法本身存在缺陷);尝试调整超参设置寻找最佳平衡点;引入剪枝量化压缩手段减小规模不影响效果前提下加快推理速度降低成本开销;探索迁移学习路径缩短新领域适配周期等方面展开论述即可。 ```python # 示例代码展示简单的 PPL 计算逻辑 import torch.nn.functional as F def calculate_perplexity(logits, targets): """ logits: Tensor of shape [batch_size, seq_len, vocab_size], raw prediction scores before applying softmax. targets: Tensor of shape [batch_size, seq_len], ground truth token indices. Returns perplexity value averaged over all tokens in the batch. """ loss = F.cross_entropy(logits.view(-1, logits.size(-1)), targets.view(-1), reduction='mean') ppl = torch.exp(loss) return ppl.item() ```