前言

亲爱的访调员，新的9月和银十月的新一轮又在这里。我相信许多人正在准备应对新的工作机会和面试挑战。无论您是新的毕业生还是有工作经验的朋友，这次采访都是您证明自己并获得机会的重要障碍。面试是一个复杂的过程，不仅可以测试您的专业能力，还可以测试您的个人素质和适应性。如何准备面试并掌握面试的要点和技能是每个面试官都必须关注的事情。

本文包含1,000多个面试问题和答案分析，涵盖了从人力资源访谈到专业访谈的各个方面，从基本知识到案例分析，从个人经验到行业趋势，它们将成为为金9月和Silver 10月份做准备的宝贵资源。这些访谈问题来自实际情况，反映了面试官最关心的问题。我希望这个知识库能够帮助您应对各种可能的面试情况。我相信，只要您下定决心要学习和掌握它，并通过练习不断提高自己，我相信您一定会在新的一年中取得新的成就。

由于文章的有限空间，我不会显示所有内容。我已经将这些面试问题汇总到PDF文件中，以免费与有需要的朋友分享。

1。基础

1。目前主流开源模型系统是什么？

变压器系统：变压器模型及其由Google提出的变体，例如Bert，GPT，等。

Pytorch Lightning：一个基于Pytorch的轻量级深度学习框架，用于快速原型制作和实验。

Tensorflow模型花园：一系列由Tensorflow提供的预训练模型和模型架构。

拥抱面孔变压器：一个受欢迎的开源库，为NLP任务提供大量预训练的模型和工具。

2。前缀LM和因果LM有什么区别？

前缀LM（前缀语言模型）：在输入序列的开头添加一个可学习的任务相关前缀，然后使用此前缀与输入序列一起生成输出。这种方法可以指导模型生成适合特定任务的输出。

因果LM（因果语言模型）：也称为自回归语言模型，它可以根据先前生成的令牌进行预测。生成文本时，模型只能根据生成的零件生成后续零件，并且无法访问将来的信息。

3。出现能力的原因是什么？

紧急能力：指模型在训练过程中突然显示出的新的和以前不可预测的能力。这种现象通常发生在大型模型中，因为大型模型具有较高的表示功能和更多的参数，可以更好地捕获数据中的模式和关联。

随着模型的规模的增加，他们可以自动学习更复杂和抽象的概念和定律，从而证明出现能力。

2。高级

1。在理论上，骆驼的长度可以无限长吗？

Llama的输入句子的长度（大语言模型适应）模型受硬件资源和模型设计的限制。

从理论上讲，如果硬件资源足够，则该模型可以处理很长的输入句子。但是，实际上，由于内存和处理功率限制，输入句子的长度通常受到限制。在实际应用中，开发人员将根据特定要求和硬件配置确定适当的输入句子长度。

2。什么是LLMS中继器问题？

LLMS读者问题是指以下事实：在某些情况下，大型语言模型在生成文本时重复先前生成的内容，从而导致生成的文本缺乏多样性和创造力。

3。为什么会出现LLMS中继器问题？

LLMS读取器问题可能是由多种因素引起的，包括模型训练数据中的重复模式，在处理长序列时模型注意机制的失败或生成文本时对过去信息的过度依赖。

4.如何减轻LLMS中继器的问题？

数据增强：通过增加培训数据的多样性和复杂性来减少重复模式的出现。

模型改进：改善模型的结构和注意力机制，以更好地处理长序列并避免过度依赖过去信息。

生成策略：在生成文本时使用多样化的策略，例如采样生成或引入随机性，以增加产生的文本的多样性。

5。何时使用BERT模型，而骆驼和ChatGLM类型的大型模型何时使用？

BERT模型通常用于需要了解文本的深层语义的任务，例如文本分类，命名实体识别等。

Llama和ChatGLM类模型适用于需要生成文本或执行更复杂语言理解的任务，例如对话系统，文本生成等。哪个模型可以选择取决于任务的要求和可用资源。

3。大型模型（LLM）

1。兰链是什么？

Langchain是用于构建和运行大型语言模型应用程序的开源框架。它提供了一套工具和组件，可帮助开发人员将大型语言模型（例如GPT-3）与其他工??具和API相结合，以完成更复杂的任务。

2。兰链包含哪些核心概念？

组件：可重复使用的模块，例如API调用，数据库查询等。

链：将多个组件链接在一起以完成特定任务的过程。

提示模板：用于指导语言模型生成输出的文本模板。

输出解析器：解析语言模型输出的工具。

索引和检索器：用于存储和检索信息的索引和数据检索器。

代理和工具包：提供一组提供特定于域特征的代理和工具。

3。什么是兰班代理？

Langchain代理是一个程序，可以执行一系列操作以完成复杂的任务。它可以选择正确的工具和策略来基于给定的输入和上下文来生成响应或执行操作。

4。如何使用兰班？

定义组件：创建或集成各种API和工具。

建筑链：将组件组合到完成特定任务的过程中。

设置提示模板：定义用于指导语言模型的文本模板。

配置输出解析器：解析并提取语言模型的输出。

部署和运行：将构建的应用程序部署到服务器或云平台并进行测试和优化。

5。兰班支持什么功能？

集成并调用外部API。

查询并操作数据库。

文字生成和编辑。

信息检索和问答。

多步任务执行和决策。

6。什么是兰链模型？

Langchain模型是指Langchain框架中使用的大型语言模型，例如GPT-3或类似模型。这些模型通常用于生成文本，回答问题或执行特定的语言任务。

4。大型模型的分布培训

1。用于培训大型模型的哪种框架？

TensorFlow是由Google开发的开源机器学习框架，可提供强大的分布式培训功能。

TensorFlow支持各种分布式培训方法，例如数据并行性，模型并行性和分布式策略。 Pytorch是由Facebook AL研究团队开发的流行的开源机器学习库。它提供分布式软件包（TORCH。分布），支持分布式培训，可以使用

TORCH.NN.PARALEL.DISTRIBUTEDDAPARALALE（DDP）或TORCH.NN.DATAPARALLALLELLALL，用于实现数据并行性。

Horovod是Uber的开源分布式培训框架。它基于MPI（消息传递接口），并提供了一种简单的方法来平行对Tensorflow，Keras，Pytorch和Apache MXNET等框架进行训练。 Horovod特别适合大规模的深度学习模型培训。

Ray是用于构建和运行分布式应用程序的开源分布式框架。 Ray提供Ray Tune（用于超参数调整）和Rayserve（用于模型服务），并且可以与Tensorflow，Pytorch和MXNET等深度学习库集成。

Huggingface的加速库旨在简化Pytorch模型的分布式培训。它提供了一个简单的API来启动分布式培训并支持单个或多个GPU以及TPU的使用。

DeepSpeed是Microsoft开发的开源库，旨在加速Pytorch型号的培训。它提供了各种优化技术，例如零（零冗余优化器）和模型并行性，以支持大规模模型的训练。

2。行业常用的分布式AI框架是什么？

Horovod：基于Uber开发的MPI的分布式培训框架。

Ray：用于构建和运行分布式应用程序的开源框架。

DeepSpeed：由Microsoft开发的图书馆，以加速深度学习培训。它提供了多种并行策略，例如数据并行性，张量并行性和模型并行性。

FairScale：由Facebook开发，提供了类似于DeepSpeed的功能。

3。数据并行性，张量并行性和管道并行性之间的原理和差异是什么？

数据并行性：在数据并行性中，模型的不同副本在不同的设备上运行，每个设备处理输入数据的不同部分。每个设备都独立执行和反向传播，但是参数更新是同步的。数据并行性的主要优点是它简单易于实现。

张量并行：在张量并行性中，模型的单层或参数分为多个部分，每个部分都在其他设备上运行。

张量并行性通常用于训练非常大型的型号，因为它减少了每个设备的内存需求。

管道并行：在管道并行性中，模型的不同层放置在不同的设备上，每个设备负责模型的一部分。

输入数据在设备之间顺序流动，每个设备都完成了自己的计算，并将数据传递给下一个设备。管道并行性可以降低每个设备的内存需求并提高训练速度。

4。闪光注意力，推理优化技术的作用是什么？

Flash注意力是一种优化技术，用于加速自然语言处理模型中自我注意的机制的推理过程。它减少了计算量和内存要求，从而可以在有限的资源下处理更长的序列。 Flash注意力使用有效的矩阵乘法算法，该算法可以提高推理速度而不牺牲准确性。

5。大型模型（LLMS）推理

1。当大型模型推理仍然占据时，为什么视频记忆会这么多？

模型大小：大型模型本身具有更多的参数和计算要求，这直接导致视频内存增加。推理过程中的激活和梯度：推理时，模型的正向传播会产生需要存储在视频记忆中的激活，尤其是在执行动态计算或需要中间结果时。

优化器状态：即使在推理模式下更多公务员考试网题库就点击这里，某些框架也可能默认情况下加载优化器状态，??这将占用内存空间。

内存泄漏：有时代码中的内存泄漏会一直导致视频内存被消耗，而不是在推断完成后释放。

为了解决内存足迹，可以使用的技术包括使用内存分析工具来检测泄漏，优化模型结构或使用内存管理功能，例如TensorFlow来明确释放不再需要的内存。

2.大型模型推断出GPU和CPU的速度如何？

大型模型在GPU上通常比CPU要快得多，因为GPU专门为并行计算而设计，具有更多的计算芯和更高的浮点计算功能。例如，NVIDIA的GPU使用CUDA内核，可以同时处理多个任务，这使得它们在执行深度学习推论时非常有效。

尽管CPU也可以执行深度学习的推理任务，但它们的速度要慢得多，因为它们的核心数量和浮点计算功能通常不如GPU好。但是，在处理单线程任务时，CPU可以更有效，在某些特定方案（例如在边缘计算设备上），CPU可能是唯一可用的计算资源。

3。就推理速度而言，INT8和FP16如何比较？

INT8（8位整数）和FP16（16位浮点数）都是降低模型尺寸并提高推理速度的低精度格式。

INT8提供了更高的压缩比，这可以显着降低模型的内存足迹和带宽要求，但是由于量化过程中信息丢失，它可能会对模型的准确性产生一定的影响。 FP16提供的精度高于INT8，通常对模型准确性的影响较小，但是与INT16或FP32相比，其速度和记忆效率仍然提高。

在实际应用中，INT8和FP16的推理速度取决于特定的模型和硬件。一般而言，INT8可能会提供更高的吞吐量，但是FP16可以提供更好的延迟和准确性。例如，NVIDIA的张量核心支持FP16和INT8操作，这可以显着提高两种格式的推理性能。

由于本文的空间有限，无法分析和显示100多个面试问题和答案。但是不用担心，我将其编译成PDF文档。有需要的朋友可以遵循官方Z号码：Agi City！呢呢