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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&#x