大模型相關面試問題原理及舉例

1. 大模型與傳統模型區別

   • 原理：大模型靠海量參數和復雜結構，能學習更復雜模式。傳統模型參數少、結構簡單，處理復雜任務能力有限。大模型需大量數據訓練來調整參數，傳統模型相對數據需求小。比如圖像識別，傳統模型可能只能區分簡單形狀，大模型能識別復雜場景里各種物體。
   • 舉例：手寫數字識別，傳統模型可能用簡單神經網絡，幾個隱藏層，參數幾千個。大模型像GPT - 3參數量巨大，可處理多種自然語言任務，如文本生成、翻譯等，傳統模型難勝任。

2. Transformer模型理解與應用

   • 原理：自注意力機制讓模型計算輸入序列元素間關聯，每個元素與其他元素互動，確定重要性。多頭自注意力并行多個自注意力，捕捉不同信息。編碼器將輸入編碼成隱藏表示，解碼器基于此生成輸出。比如機器翻譯，編碼器理解源語言句子