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LLM 常见面试题目 2

1. Transformer架构中，编码器（Encoder）和解码器（Decoder）的主要功能分别是什么？
2. 什么是注意力掩码（Attention Mask）？它在模型训练和推理中有何作用？
3. 大语言模型的“幻觉”现象指什么？如何减轻这一现象？
4. 零样本学习（Zero-shot Learning）和少样本学习（Few-shot Learning）在大语言模型中是如何实现的？
5. 什么是模型压缩技术？常见的模型压缩方法有哪些？
   

题目讲解

1. Transformer架构中，编码器（Encoder）和解码器（Decoder）的主要功能分别是什么？
   编码器的主要功能是对输入文本进行编码，将其转化为包含上下文信息的向量表示。它通过多层自注意力机制和前馈神经网络，捕捉输入文本中各个词