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wzjs 2025/8/5 17:24:46

免费主页空间的网站,pc网站优化排名软件,珠海网站推广,做蔬菜批发找货源进哪个网站大型语言模型（LLM）的技术面试题目录大型语言模型（LLM）的技术面试题一、提示校准：减轻提示学习中的偏见二、矢量存储的适用场景三、模型与人类价值观对齐的技术四、RLHF中的Reward Hacking五、微调效果的关键影响因素：预训练模型架构与大小六、Transformer自注意力机制：…

大型语言模型（LLM）的技术面试题

- 大型语言模型（LLM）的技术面试题
- - 一、提示校准：减轻提示学习中的偏见
  - 二、矢量存储的适用场景
  - 三、模型与人类价值观对齐的技术
  - 四、RLHF中的Reward Hacking
  - 五、微调效果的关键影响因素：预训练模型架构与大小
  - 六、Transformer自注意力机制：衡量单词重要性
  - 七、子词算法（如BPE、WordPiece）：限制词汇量
  - 八、Adaptive Softmax：利用Zipf定律提升效率
  - 九、推理参数“温度（Temperature）”：控制输出随机性
  - 十、跨GPU训练技术：FSDP（Fully Sharded Data Parallel）

在这里插入图片描述

一、提示校准：减轻提示学习中的偏见

原理：提示校准（Prompt calibration）通过调整提示词的表述方式，减少模型输出中的固有偏见，而非修改模型本身或训练数据。它聚焦于优化输入指令的中立性和精确性，从而引导模型生成更公平的结果。
举例：若要通过LLM筛选简历，原始提示可能包含“优先考虑年轻候选人”，这隐含年龄偏见。通过提示校准，可调整为“根据岗位要求匹配候选人技能，不考虑年龄因素”，使模型输出更符合公平原则。