### 大语言模型（LLMs）技术问答总结（50题） --- #### **基础概念** 1. **什么是大语言模型（LLM）？** LLM是基于Transformer架构，在海量文本语料库上训练的AI系统，具备理解和生成类人语言的能力。其核心优势包括长距离依赖处理、上下文嵌入和多样任务支持。 2. **LLMs与传统统计语言模型有何不同？** LLM采用深度学习（如Transformer）、大规模数据集和无监督预训练，而传统统计模型（如N-gram）依赖简单监督方法，处理长距离依赖和上下文能力较弱。 3. **什么是零样本学习？** LLM无需任务特定数据即可执行未训练任务（如情感分类），利用预训练的通用知识进行推理，展现其泛化能力。 4. **什么是少样本学习？** LLM能用少量示例完成任务，依赖预训练知识快速适应，减少数据需求，适合小众任务（如特定文本分类）。 --- #### **关键技术** 5. **参数高效微调（PEFT）如何缓解灾难性遗忘？** PEFT仅更新参数子集（如LoRA），冻结其余部分以保留预训练知识，使LLM适应新任务而不丢失核心能力。 6. **检索增强生成（RAG）的步骤是什么？** - **检索**：使用查询嵌入获取相关文档 - **排序**：按相关性对文档排序 - **生成**：结合检索上下文生成准确响应 RAG提升问答任务的事实准确性。 7. **专家混合（MoE）如何增强LLM可扩展性？** MoE通过门控函数激活特定专家子网络，减少计算负载（如仅使用10%参数处理每个查询），实现高效扩展。 8. **思维链（CoT）提示如何帮助推理？** CoT引导LLM逐步分解复杂任务（如数学问题），模仿人类推理过程，提升多步逻辑任务的准确性和可解释性。 9. **自适应Softmax如何优化LLMs？** 按词汇频率分组，减少罕见词计算成本，加快训练和推理速度，尤其适用于资源有限场景。 10. **Transformers如何解决梯度消失问题？** - 自注意力机制：避免顺序依赖 - 残差连接：直接梯度流动 - 层归一化：稳定训练过程 使深度模型有效训练，优于传统RNNs。 --- #### **模型架构** 11. **Transformers中的编码器和解码器有何不同？** - **编码器**：将输入序列转化为抽象表示（如源语言） - **解码器**：生成输出（如目标语言），结合编码器信息和先前标记 用于翻译等Seq2Seq任务。 12. **Gemini如何优化多模态LLM训练？** - 统一架构：结合文本和图像处理 - 高级注意力：提升跨模态学习稳定性 - 数据效率：使用自监督技术减少标注数据需求 实现更稳定、可扩展的多模态模型。 --- #### **挑战与优化** 13. **LLMs在部署中面临哪些挑战？** - **资源密集**：高计算需求 - **偏见**：传播训练数据偏见 - **可解释性**：模型复杂难以解释 - **隐私**：数据安全风险 需通过技术优化（如PEFT）和伦理设计解决。 14. **如何修复LLM生成偏见或错误输出？** - **分析模式**：识别数据或提示中的偏见源 - **增强数据**：使用平衡数据集和去偏技术 - **微调**：用策划数据或对抗方法重新训练 改善公平性和准确性。 15. **知识图谱集成如何改善LLMs？** - 减少幻觉：对照图谱验证事实 - 改善推理：利用实体关系 - 增强上下文：提供结构化信息 提升问答和实体识别任务的准确性。 --- #### **应用与扩展** 16. **基础模型有哪些类型？** - 语言模型（BERT、GPT-4） - 视觉模型（ResNet） - 图像生成模型（DALL-E） - 多模态模型（CLIP） 利用预训练能力处理多样化任务。 17. **超参数的重要性？** 超参数（如学习率、批大小）控制模型训练过程，影响收敛速度和性能，需通过调优优化效率和准确性。 18. **LLMs在哪些领域表现突出？** 翻译、摘要、问答、文本生成等任务，依赖上下文学习和大规模参数。 --- #### **总结** - **核心优势**：大规模参数、Transformer架构、无监督预训练 - **关键技术**：PEFT、RAG、MoE、CoT - **挑战**：资源消耗、偏见、可解释性、隐私 - **未来方向**：多模态融合、自监督学习、伦理设计 --- **注释**：本文为公众号“AI修猫Prompt”整理，涵盖LLM领域主要技术点，是面试和深入学习的宝贵资源。 **未来已来，有缘一起同行**！