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模型选择与技术评估的底层逻辑

面试问题：请描述你在项目中选择大模型的决策依据

答：实际项目中的技术选型需构建三维评估框架。第一维度是任务匹配度，例如在金融领域文档解析场景中，优先选择支持长文本处理的LayoutLM模型。第二维度是性能指标，对比F1值、推理延迟等关键参数，某电商客服项目中选择GLM-130B替代GPT-3，使意图识别准确率提升7.2%。第三维度是资源约束，某边缘计算场景中通过模型蒸馏将大模型压缩至原体积的15%，实现移动端部署。

指导意见

回答需展现系统化思维，建议采用"技术指标-业务需求-资源限制"三层结构。面试官可能追问模型微调成本、多模态支持能力等细节，应提前准备具体案例数据。深度回答可引入技术债务概念，说明短期选型与长期维护的平衡策略。

面试问题：如何开展市场同类模型对比分析

答：专业对比需建立五维评价矩阵：1）基础架构（如LLaMA的decoder-only与GLM的GLM Block差异）2）训练数据构成（某医疗模型因训练数据包含30%英文文献导致中文场景性能下降12%）3）推理效率（测试不同batch size下的TPS表现）4）API生态（对比OpenAI与阿里云百炼平台的工具链完备性）5）成本结构（某项目通过模型压缩使年度服务成本从120万降至45万）。

指导意见

建议采用SWOT分析法呈现对比结果。面试官可能关注模型迭代周期、厂商绑定风险等深层问