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大模型相关面试问题原理及举例

1. 大模型与传统模型区别

   • 原理：大模型靠海量参数和复杂结构，能学习更复杂模式。传统模型参数少、结构简单，处理复杂任务能力有限。大模型需大量数据训练来调整参数，传统模型相对数据需求小。比如图像识别，传统模型可能只能区分简单形状，大模型能识别复杂场景里各种物体。
   • 举例：手写数字识别，传统模型可能用简单神经网络，几个隐藏层，参数几千个。大模型像GPT - 3参数量巨大，可处理多种自然语言任务，如文本生成、翻译等，传统模型难胜任。

2. Transformer模型理解与应用

   • 原理：自注意力机制让模型计算输入序列元素间关联，每个元素与其他元素互动，确定重要性。多头自注意力并行多个自注意力，捕捉不同信息。编码器将输入编码成隐藏表示，解码器基于此生成输出。比如机器翻译，编码器理解源语言句子，解码器生成目标语言句子。
   • 举例：文本摘要任务，Transformer编码器读取长文本，理解语义，解码器根据理解生成摘要，能抓住关