问题一：目前 主流的开源模型体系 有哪些？问题二：prefix LM 和 causal LM 区别是什么？问题三：大模型LLM的 训练目标问题四：涌现能力是啥原因？问题五：为何现在的大模型大部分是Decoder only结构问题六：大模型架构介绍问题七：LLMs复读机问题问题八：LLMs输入句子长度理论上可以无限长吗？问题九：什么情况用Bert模型，什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型，咋选？问题十：各个专业领域是否需要各自的大模型来服务？问题十一：如何让大模型处理更长的文本？

以下面试题涵盖了大型语言模型（LLM）的多个方面，包括模型架构、训练、评估、优化和应用  一、模型架构与基础  简述GPT和BERT的区别 讲一下GPT系列模型是如何演进的 为什么现在的大模型大多是decoder-only的架构 简述Transformer基本原理 为什么Transformer的架构需要多头注意力机制 transformers需要位置编码吗 transformer中，同一个词可以有不同的注意力权重吗 Wordpiece与BPE之间的区别是什么  二、工作机理与生成模型  讲一下生成式语言模型的工作机理 LLM中的因果语言建模与掩码语言建模有什么区别  三、性能评估与偏见问题  ...

问题一：什么是 LangChain?问题二：LangChain 包含哪些核心模块？问题三：什么是 LangChain Agent?问题四： 什么是 LangChain model?问题五：LangChain 包含哪些特点?问题六： LangChain 如何调用 LLMs 生成回复？

前言 在准备大模型的面试时，我们需要对模型的基础理论、进阶应用、微调策略、以及特定技术如LangChain、参数高效微调（PEFT）等有深入的理解。 这里给大家整理了一份详细的面试题，帮助大家提前进行面试复习，同时对自己的技术进行查漏补缺。 一、大模型基础面试题  目前主流的开源模型体系有哪些？ prefix LM 和 causal LM 区别是什么？ 涌现能力是啥原因？ 大模型LLM的架构介绍？  二、大模型进阶面试题  llama 输入句子长度理论上可以无限长吗？ 什么是 LLMs 复读机问题？ 为什么会出现 LLMs 复读机问题？ 如何缓解 LLMs 复读机问题？ LLMs 复读机问题 ...