大家好，从 2019 年的谷歌 T5 到 OpenAI GPT 系列，参数量爆炸的模型不断涌现，尤其2022年11月底对话大模型 ChatGPT 的出现更是引起了社会各界的广泛关注。
近些年，在大规模语料库上预训练 Transformer 模型产生了预训练语言模型（PLMs），并在解决各类 NLP 任务上展现出了强大的能力。
当参数规模超过一定水平时，语言模型实现了显著的性能提升，并展现出小模型中不存在的能力，比如上下文学习。为了区别于 PLM，这类模型被称为大型语言模型（LLMs）。
为了让大家更容易上车大模型，结合一些小伙伴参加大模型面试的真题分享和自己实战经验，我对大模型常考的面试题归纳为：大模型基础，大模型参数微调、训练、推理，大模型应用框架，大模型分布式训练，其他技术等内容。
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大模型基础
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大模型参数微调、训练、推理
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大模型（LLMs）评测有那些方法？如何衡量大模型的效果？
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如何解决三个阶段的训练（SFT->RM->PPO）过程较长，更新迭代较慢问题？
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模型训练的数据集问题：一般数据集哪里找？
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为什么需要进行模型量化及原理？
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大模型词表扩充的方法及工具？
大模型应用框架
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什么是 LangChain?
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什么是 LangChain Agent?
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什么是 LangChain model?
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除了 LangChain，是否了解其他框架？
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是否有基于LangChain 搭建大模型应用的经验，请详细说明？
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搭建大模型应用遇到过那些问题？如何解决的？
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如何提升大模型的检索效果
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是否了解上下文压缩方法？
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如何实现窗口上下文检索？
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开源的 RAG 框架有哪些，你比较了解？
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大模型应用框架 LangChain 和 LlamaIndex 各种的优势有那些？
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你使用的向量库有那些？各自有点与区别？
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使用外部知识数据库时需要对文档进行分块，如何科学的设置文档块的大小？
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LLMs 受到上下文长度的限制，如果检索到的文档带有太多噪声，该如何解决这样的问题？
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RAG（检索增强生成）对于大模型来说，有什么好处？
大模型分布式训练
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大模型进行训练，你用的是什么框架？
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业内常用的分布式AI框架，你什么了解？
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平时使用的开发语言是什么？
