记一次Qwen技术面试凉经

最近进行了一次Qwen团队技术面，挂了，没有下一轮，整理材料如下，希望对大家有帮助。

1. 请简述Qwen大模型的整体架构设计及其核心创新点。
2. Qwen模型在支持128K超长上下文时，如何解决显存和计算复杂度的问题？
3. Qwen采用了哪些高效注意力机制？请详细说明FlashAttention及其变体的原理和优势。
4. 如何理解Qwen模型中的SwiGLU激活函数，它相比传统激活函数有哪些优势？
5. 请解释Qwen模型训练中混合精度训练的实现及其带来的性能提升。
6. Qwen模型在推理阶段如何实现低延迟和高吞吐？有哪些优化手段？
7. 请描述Qwen模型的参数分布和稀疏化策略，如何在保证性能的同时减少计算资源消耗？
8. 大模型在生成文本时经常出现“幻觉”现象，你认为Qwen是如何缓解的？
9. 请谈谈Qwen模型采用的RLHF（强化学习从人类反馈）流程，PPO和DPO算法的区别及应用场景。
10. 如何设计Qwen模型的训练数据集，保证数据质量和多样性？
11. 请实现一个简化版的Transformer Encoder模块，重点体现多头自注意力和前馈网络结构。
12. 请解释Qwen模型在多模态（文本+图像）理解上的支持及技术难点。
13. Qwen模型如何进行模型压缩和蒸馏？请说明具体方法和效果。
14. 请描述Qwen模型在分布式训练中的通信优化策略。
15. 如何评估Qwen模型的泛化能力和鲁棒性？
16. 请谈谈Qwen大模型在实际业务中的应用案例及落地效果。
17. 如何解决Qwen模型训练中的梯度消失和梯度爆炸问题？
18. 请解释Qwen模型中的位置编码方式及其对长文本建模的影响。
19. Qwen模型在多语言支持上有哪些设计考量？
20. 如何设计Qwen模型的安全策略，避免生成有害或偏见内容？