資料內(nèi)容：

一、基礎(chǔ)面試問題
 

要理解LLM，重要的是從基本概念開始。這些基礎(chǔ)問題涵蓋
了架構(gòu)、關(guān)鍵機(jī)制和典型挑戰(zhàn)等方面，為學(xué)習(xí)更高級(jí)主題提
供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
 

問題1:什么是Transformer架構(gòu)，它在LLM中是如何使用的?
 

Transformer架構(gòu)是Vaswani等人于2017年推出的一種深度學(xué)
習(xí)模型，旨在以比遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN)和長(zhǎng)短期記憶（LSTM)
等先前模型更高的效率和性能處理順序數(shù)據(jù)。它依賴于自注
意力機(jī)制(self-attention mechanisms)來并行處理輸入數(shù)據(jù)，
使其具有高度的可擴(kuò)展性，并能夠捕獲長(zhǎng)期依賴關(guān)系。在
LLM中，Transformer架構(gòu)構(gòu)成了骨干，使模型能夠高效地處
理大量文本數(shù)據(jù)，并生成上下文相關(guān)和連貫的文本輸出。
 

問題2：請(qǐng)解釋LLM中“上下文窗口”的概念及其含義？
 

LLM中的上下文窗口是指模型在生成或理解語言時(shí)可以一
次考慮的文本范圍（就標(biāo)記或單詞而言），上下文窗口的意
義在于它對(duì)模型生成邏輯和相關(guān)響應(yīng)的能力的影響。更大的
上下文窗口允許模型考慮更多的上下文，從而更好地理解
和生成文本，特別是在復(fù)雜或冗長(zhǎng)的對(duì)話中，然而，它也
增加了計(jì)算要求，使其在性能和效率之間取得了平衡。
 

問題3：大模型的預(yù)訓(xùn)練目標(biāo)是什么，它們是如何工作的？
 

LLM的常見預(yù)訓(xùn)練目標(biāo)包括掩碼語言建模（MLM)和自回歸
語言建模，在MLM中，對(duì)句子中的隨機(jī)單詞進(jìn)行掩碼，并
訓(xùn)練模型根據(jù)周圍上下文預(yù)測(cè)掩碼單詞，這有助于模型理解
雙向上下文。
 

自回歸語言建模涉及預(yù)測(cè)序列中的下一個(gè)單詞，并訓(xùn)練模型
一次生成一個(gè)標(biāo)記的文本，這兩個(gè)目標(biāo)都使模型能夠從大型
語料庫中學(xué)習(xí)語言模式和語義，為微調(diào)特定任務(wù)提供了堅(jiān)實(shí)
的基礎(chǔ)。