你是否也曾为了准备大模型（LLM）面试，在无数的网页标签中迷失，苦苦搜寻注意力机制、LoRA和分词（Tokenization）等概念的清晰解释？ 别担心，你不是一个人！ 这篇文章为你精选了50个大模型（LLM）最相关的核心问题， 这些问题常常出现在面试、实际对话和实践项目中。 每个问题都附有清晰、实用的答案，避免了冗余信息，直击要害，帮助你高效掌握大模型的核心技能，顺利通过面试。
一、 基础概念篇：理解Tokenization、Attention机制和上下文窗口
1. Tokenization (分词): LLM 的基石
Tokenization (分词) 是将文本分解为更小的单元，即 token (令牌) 的过程。 这些 token 可以是单词、子词或者字符。 例如， “artificial” 可能被分解为 “art,” “ific,” 和 “ial”。 为什么 分词 对 大模型 (LLM) 如此重要？
LLM 并非直接处理原始文本，而是处理 token 的数值表示。分词 使得模型能够处理多种语言， 管理罕见或未知的单词，并优化词汇表的大小，从而提高计算效率和模型性能。 举个例子，在处理中文文本时，如果使用字符级别的 tokenization，词汇表会非常庞大，导致计算效率低下。 而使用基于词语或者 subword 的 tokenization 则可以有效控制词汇表大小。
案例： Google 的 SentencePiece 是一种常用的 分词 工具，它使用 Byte-Pair Encoding (BPE) 算法来生成 token。 BPE 算法通过迭代地合并最频繁出现的字符或字符序列来创建 token。 这种方法可以有效地处理未登录词 (out-of-vocabulary words, OOV) ，提升模型的泛化能力。
2. Attention Mechanism (注意力机制)：LLM 的慧眼
Attention Mechanism (注意力机制) 允许 大模型 (LLM) 在生成或理解文本时，权衡序列中不同 token 的重要性。 它通过计算查询 (query)、键 (key) 和值 (value) 向量之间的相似度分数， 例如使用点积运算，来关注相关的 token。
例如，在句子 “The cat chased the mouse” 中， Attention Mechanism 帮助模型将 “mouse” 与 “chased” 连接起来。 这种机制提高了对上下文的理解，使得 Transformer 模型在 NLP 任务中非常有效。 没有 Attention Mechanism，模型很难捕捉到长距离的依赖关系，导致理解能力下降。
案例： 在机器翻译任务中，Attention Mechanism 可以帮助模型在翻译目标语言的单词时，关注源语言中相关的单词。 例如，在将 “The cat chased the mouse” 翻译成法语时，模型可以通过 Attention Mechanism 学习到 “chat” (cat) 与 “a chassé” (chased) 之间的关联。
3. Context Window (上下文窗口)：LLM 的记忆力
Context Window (上下文窗口) 指的是 大模型 (LLM) 一次可以处理的 token 数量， 定义了其理解或生成文本的 “记忆力”。 较大的窗口，例如 32,000 个 token， 允许模型考虑更多的上下文， 从而提高诸如摘要等任务的连贯性。 然而，它也会增加计算成本。 在实际部署 LLM 时，平衡窗口大小和效率至关重要。
数据： 研究表明，增加 上下文窗口 的大小可以显著提高 LLM 在问答和文本生成任务中的性能。 例如，OpenAI 的 GPT-4 相比 GPT-3 具有更大的 上下文窗口，这使得 GPT-4 在处理更长的文本时，能够保持更好的连贯性和准确性。
二、 优化策略篇：LoRA、Beam Search 和 Temperature
4. LoRA vs. QLoRA：高效微调 LLM
LoRA (Low-Rank Adaptation) 是一种 微调 (Fine-tuning) 方法， 它在模型的层中添加低秩矩阵，从而能够以最小的内存开销实现高效的适应。 QLoRA 通过应用量化 （例如，4 位精度） 来进一步减少内存使用， 同时保持准确性。
例如， QLoRA 可以在单个 GPU 上 微调 (Fine-tuning) 一个具有 700 亿参数的模型， 使其成为资源受限环境的理想选择。 LoRA 通过冻结预训练模型的大部分参数，只训练少量的低秩矩阵，从而大大减少了计算量和内存需求。
案例： 研究人员使用 QLoRA 对 LLaMA 模型进行 微调 (Fine-tuning)， 取得了与全参数 微调 (Fine-tuning) 相当的性能， 但使用的 GPU 内存显著减少。
5. Beam Search：更优质的文本生成
Beam Search (集束搜索) 在文本生成过程中探索多个单词序列， 在每个步骤中保留前 k 个候选者 （集束）， 而不是像贪婪解码那样仅选择最可能的单词。 这种方法， 例如 k = 5， 通过平衡概率和多样性来确保更连贯的输出， 尤其是在机器翻译或对话生成等任务中。
与贪婪解码相比，Beam Search 更有可能找到全局最优解，从而生成更自然、更流畅的文本。 然而，Beam Search 的计算复杂度较高，会增加生成时间。
数据： 实验表明，在机器翻译任务中，使用 Beam Search 可以显著提高 BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) 分数， 表明生成的翻译质量更高。
6. Temperature：控制 LLM 的创造力
Temperature (温度) 是一个超参数， 用于调整文本生成中 token 选择的随机性。 较低的 temperature （例如，0.3） 倾向于高概率 token， 产生可预测的输出。 较高的 temperature （例如，1.5） 通过扁平化概率分布来增加多样性。 将 temperature 设置为 0.8 通常可以平衡创造性和连贯性， 适用于讲故事等任务。
Temperature 控制了模型生成文本的 “冒险” 程度。 较高的 temperature 会鼓励模型选择不太常见的 token， 从而产生更具创造性和新颖性的文本， 但也可能导致不连贯或无意义的输出。
案例： 在创作诗歌时，可以使用较高的 temperature 来鼓励模型生成更富有想象力的词语和句子。 而在生成技术文档时，可以使用较低的 temperature 来确保文本的准确性和一致性。
三、 模型训练篇：Masked Language Modeling、Autoregressive Model和Prompt Engineering
7. Masked Language Modeling (MLM)：BERT 的核心
Masked Language Modeling (MLM，掩码语言建模) 涉及隐藏序列中的随机 token， 并训练模型以根据上下文预测它们。 在 BERT 等模型中使用， MLM 培养了对语言的双向理解， 使得模型能够掌握语义关系。 这种预训练方法使 LLM 能够执行诸如情感分析或问答之类的任务。
MLM 通过迫使模型理解上下文信息来预测被屏蔽的 token， 从而提高了模型的语言理解能力。 与传统的单向语言模型相比，MLM 能够更好地捕捉到单词之间的语义关系。
案例： 在使用 BERT 进行情感分析时， 可以将句子 “This movie is great” 中的 “great” token 屏蔽， 然后训练模型预测被屏蔽的 token。 通过学习预测 “great”， 模型可以更好地理解句子的情感倾向。
8. Autoregressive Model (自回归模型)：GPT 的基石
Autoregressive Model (自回归模型) （如 GPT） 根据先前的 token 顺序预测 token， 擅长于文本补全等生成任务。 与 Masked Language Modeling (MLM) 相比，Autoregressive Model 的训练目标是生成文本， 而不是理解文本。
数据： GPT-3 和 GPT-4 等 Autoregressive Model 在文本生成任务中表现出色， 例如撰写文章、创作诗歌和生成代码。 这些模型通过学习大量文本数据中的模式， 能够生成高度逼真和连贯的文本。
9. Prompt Engineering (提示工程)：激发 LLM 的潜力
Prompt Engineering (提示工程) 涉及设计输入以引发所需的 LLM 响应。 与模糊的指令相比， 明确的提示， 如 “用 100 个单词总结这篇文章”， 可以提高输出的相关性。 它在零样本或少样本设置中尤其有效， 使得 LLM 能够处理诸如翻译或分类之类的任务， 而无需进行广泛的 微调 (Fine-tuning)。
Prompt Engineering 是利用 LLM 的强大能力的关键。 通过精心设计提示， 可以引导 LLM 生成特定类型或风格的文本， 从而实现各种各样的应用。
案例： 如果想要使用 LLM 进行创意写作， 可以使用提示 “写一篇关于时间旅行的科幻小说”， 然后根据模型的输出来进行修改和完善。
四、 高级技术篇：PEFT、RAG 和 MoE
10. PEFT：避免灾难性遗忘
Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT，参数高效微调) 仅更新一小部分参数， 冻结其余参数以保留预训练的知识。 像 LoRA 这样的技术可确保 LLM 适应新任务， 而不会失去核心功能， 从而保持跨领域的性能。
灾难性遗忘 (Catastrophic Forgetting) 是指在 微调 (Fine-tuning) 过程中，模型忘记了先前学习的知识。 PEFT 通过只更新少量的参数， 从而有效地避免了 灾难性遗忘， 使得模型能够同时掌握多个任务。
案例： 可以使用 LoRA 对一个预训练的 LLM 进行情感分析的 微调 (Fine-tuning)， 同时保持模型在其他任务 （例如文本生成） 中的性能。
11. RAG：提升知识的准确性
Retrieval-Augmented Generation (RAG，检索增强生成) 涉及：
- Retrieval (检索)： 使用查询嵌入来获取相关文档。
- Ranking (排序)： 按相关性对文档进行排序。
- Generation (生成)： 使用检索到的上下文来生成准确的响应。
RAG 增强了问答等任务中的事实准确性。 通过从外部知识库中检索相关信息，RAG 可以减少 LLM 产生幻觉 (hallucination) 的可能性。
数据： 实验表明，在问答任务中，使用 RAG 可以显著提高答案的准确性和可靠性。
12. MoE：扩展 LLM 的规模
Mixture of Experts (MoE，专家混合) 使用门控函数来激活每个输入的特定专家子网络， 从而减少计算负荷。 例如， 每个查询可能仅使用模型参数的 10%， 从而使数十亿参数的模型能够高效运行， 同时保持高性能。
MoE 是一种扩展 LLM 规模的有效方法。 通过将模型分解为多个专家子网络，MoE 可以显著提高模型的容量和性能， 同时降低计算成本。
案例： Google 的 Switch Transformer 是一个基于 MoE 的 LLM， 它具有数万亿个参数， 但每个查询只使用其中的一小部分。 这使得 Switch Transformer 能够处理复杂的语言任务， 同时保持较高的效率。
五、 面临的挑战与未来发展
50. LLM 在部署中面临哪些挑战？
LLM 的挑战包括：
- Resource Intensity (资源密集型)： 高计算需求。
- Bias (偏差)： 存在延续训练数据偏差的风险。
- Interpretability (可解释性)： 复杂的模型难以解释。
- Privacy (隐私)： 潜在的数据安全问题。
解决这些问题可确保 LLM 的道德和有效使用。 未来，LLM 将朝着更高效、更可靠和更具可解释性的方向发展。
结论
希望这份 大模型 (LLM) 终极指南能够帮助你理清思路， 明确重点， 顺利通过面试。 请记住，理解基本原理， 明确深入的方向， 并专注于实际对话和系统中出现的概念才是关键。 祝你一切顺利！