LLM大模型算法面经总结-攒人品

一、基础理论与模型结构
1.Transformer架构
a.解释Self-Attention机制的计算过程，并推导时间复杂度。
b.为什么Transformer使用多头注意力(Multi-Head Attention)?
c.位置编码(Positional Encoding)有哪些实现方式?对比绝对位置编码和相对位置编码(如ROPE)
2.模型演进
a.GPT系列模型(GPT-1/2/3/4)的核心改进点是什么?
b.LLaMA系列模型的设计特点(如RMSNorm、SwiGLU激活函数)?
c.对比Decoder-only(如GPT)和Encoder-Decoder(如T5)架构的优缺点。
3. Scaling Laws
a.大模型的缩放法则(Scaling Laws)是什么?如何指导模型训练?
b.模型参数、数据量、计算量之间的关系(Chinchilla定律)?
二、训练与优化
1.分布式训练
a.解释数据并行、模型并行、流水线并行的区别与应用场景。
b.ZeRO优化(如ZeRO-2/3)如何减少显存占用?
c.混合精度训练的原理是什么?为什么需要Loss Scaling?
2.微调方法
a.全参数微调(Full Fine-tuning)与高效微调(如LoRA、Adapter)的对比。
b.解释LORA(Low-Rank Adaptation)的原理和优势。
c.指令微调(Instruction Tuning)与RLHF的区别是什么?
3.显存与计算优化
a. Flash Attention的原理及其对训练速度的影响?
b.梯度检查点(Gradient Checkpointing)如何权衡显存与计算时间?
c.大模型训练中常见的显存瓶颈及解决方法(如激活显存优化)?
三、推理与部署
1.推理加速
a.解释KV Cache的原理及其对推理速度的影响。
b.连续批处理(Continuous Batching)如何提高GPU利用率?
c.对比vLLM、TGl、FasterTransformer的适用场景。
2.量化与压缩
a.GPTQ和AWQ量化方法的区别?
b.如何量化模型的同时最小化精度损失?
c.解释GGUF格式的特点及其在llama.cpp中的应用。
3.延迟与吞吐优化
a.如何通过动态批处理(Dynamic Batching)优化推理吞吐?
b.大模型推理中的显存碎片问题如何解决?
c.端侧部署(如手机、浏览器)的关键技术(如WebGPU、MLC-LLM)?
四、应用与评估
1.RAG(检索增强生成)
a.如何设计一个基于向量数据库的RAG系统?
b.检索器(Retriever)与生成器:(Generator)的联合优化方法?
c.评估RAG系统的核心指标有哪些(如Hit Rate、MRR)?
2.Agent设计
a.如何用ReAct框架实现LLM的推理与工具调用?
b.解决Agent任务中的长程依赖和幻觉问题的方法?
c.多Agent协作(如AutoGen)的关键技术?
3.模型评估
a.如何评估大模型的事实准确性(如TruthfulQA)?
b.大模型的伦理风险(如偏见、隐私泄露)如何检测和缓解?
c.对比MMLU、C-Eval、AGIEval等评测基准的侧重点。
五、开放性问题
1.场景设计
a.如何设计一个支持百万级用户并发的智能客服系统?
b.若想用LLM处理金融数据分析，需要考虑哪些技术点?
2.性能调优
a.给定一个显存不足的GPU服务器，如何部署70B参数的模型?
b.如何降低API调用LLM的成本(如缓存、模型蒸馏)
3.前沿技术
a.解释MoE(Mixture of Experts)架构的优势与挑战(如Mixtral-8x7B)O
b.对比DPO(Direct Preference Optimization)与PPO在RLHF中的差异。
c.多模态大模型(如GPT-4V、Gemini)的核心技术难点是什么?
六、代码实战题
1.手写Attention
a.用PyTorch实现一个简化版的Self-Attention层。
b.优化Attention计算(如Flash Attention伪代码)
2.模型微调
a.使用Hugging Face库实现LoRA微调LLaMA-7B.
b.用LangChain构建一个检索增强的问答管道。
3.性能分析
a.分析一段模型训练代码的显存占用瓶颈并提出优化方案。
b.实现一个简单的KV Cache机制。