LLM面试题及讲解 4
LLM面试题及讲解 4
目录
- LLM面试题及讲解 4
- 题目讲解
- 一、基础概念与理论
- 二、模型训练与优化
- 三、应用与实践
- 四、前沿研究与趋势
- 大型语言模型（LLM）的核心特征是什么？
- LLM与传统NLP技术的本质区别是什么？
- Transformer架构的基本组成部分有哪些？其在LLM中为何重要？
- BERT和GPT系列模型的设计思路有何差异？
- 如何理解LLM的“上下文理解”能力？请举例说明其重要性。
- LLM训练中出现过拟合的原因是什么？有哪些缓解策略？
- 分布式训练和混合精度训练在LLM训练中分别起到什么作用？
- 模型压缩技术（如剪枝、量化）如何在LLM中应用？
- Adam和SGD优化算法在LLM训练中的适用性有何差异？
- LLM在多模态学习中面临的主要挑战是什么？
题目讲解
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大型语言模型（LLM）的核心特征是什么？
LLM的核心特征包括：- 参数量庞大（通常数十亿至数千亿&#x