LLM面試題及講解 4

1. 大型語言模型（LLM）的核心特征是什么？
2. LLM與傳統NLP技術的本質區別是什么？
3. Transformer架構的基本組成部分有哪些？其在LLM中為何重要？
4. BERT和GPT系列模型的設計思路有何差異？
5. 如何理解LLM的“上下文理解”能力？請舉例說明其重要性。
6. LLM訓練中出現過擬合的原因是什么？有哪些緩解策略？
7. 分布式訓練和混合精度訓練在LLM訓練中分別起到什么作用？
8. 模型壓縮技術（如剪枝、量化）如何在LLM中應用？
9. Adam和SGD優化算法在LLM訓練中的適用性有何差異？
10. LLM在多模態學習中面臨的主要挑戰是什么？

題目講解

1. 大型語言模型（LLM）的核心特征是什么？
   LLM的核心特征包括：

   • 參數量龐大（通常數十億至數千億），能夠捕捉復雜的語言規律和世界知識；
   • 基于Transformer架構，通過自注意力機制實現對長文本上下文的深度理解；
   • 具備強泛化能力，可通過零樣本或少樣本學習完成未專門訓練的任務（如未訓練過“寫劇本”