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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：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）
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。
二、矢量存储的适用场景
原理：矢量存储用于存储文本的语义向量（捕获语义信息），主要支持需要外部知识检索的任务（如RAG系统）。但并非所有文本任务都需要——仅依赖文本自身上下文即可完成的任务无需矢量存储。
无需矢量存储的场景举例