LLM面试题及讲解 4

1. 大型语言模型（LLM）的核心特征是什么？
2. LLM与传统NLP技术的本质区别是什么？
3. Transformer架构的基本组成部分有哪些？其在LLM中为何重要？
4. BERT和GPT系列模型的设计思路有何差异？
5. 如何理解LLM的“上下文理解”能力？请举例说明其重要性。
6. LLM训练中出现过拟合的原因是什么？有哪些缓解策略？
7. 分布式训练和混合精度训练在LLM训练中分别起到什么作用？
8. 模型压缩技术（如剪枝、量化）如何在LLM中应用？
9. Adam和SGD优化算法在LLM训练中的适用性有何差异？
10. LLM在多模态学习中面临的主要挑战是什么？

题目讲解

1. 大型语言模型（LLM）的核心特征是什么？
   LLM的核心特征包括：

   • 参数量庞大（通常数十亿至数千亿），能够捕捉复杂的语言规律和世界知识；
   • 基于Transformer架构，通过自注意力机制实现对长文本上下文的深度理解；
   • 具备强泛化能力，可通过零样本或少样本学习完成未专门训练的任务（如未训练过“写剧本”