如何通过域名访问网站品牌建设发展规划

张小明 2026/1/14 16:59:10
如何通过域名访问网站,品牌建设发展规划,网站收录在哪里可以查看,做ppt的图片素材网站简介 文章汇总了AI大模型面试高频问题#xff0c;涵盖主流开源模型体系、不同语言模型区别、LLMs复读机问题及解决方案、模型选择指南、训练框架对比、显存管理、GPU与CPU推理性能差异以及INT8与FP16精度比较等核心知识点。整理成100道大厂必考题#xff0c;分为基础篇、进阶…简介文章汇总了AI大模型面试高频问题涵盖主流开源模型体系、不同语言模型区别、LLMs复读机问题及解决方案、模型选择指南、训练框架对比、显存管理、GPU与CPU推理性能差异以及INT8与FP16精度比较等核心知识点。整理成100道大厂必考题分为基础篇、进阶篇、大模型、分布式训练和推理五大部分为程序员提供系统学习大模型技术的实用资源。前言在这个人工智能飞速发展的时代AI大模型已经成为各行各业创新与变革的重要驱动力。从自动驾驶、医疗诊断到金融分析AI大模型的应用场景日益广泛为我们的生活带来了前所未有的便捷。作为一名程序员了解并掌握AI大模型的相关知识无疑将大大提升我们的竞争力。在这个充满机遇的赛道季众多企业纷纷抛出橄榄枝发布了大量招聘岗位面试机会接踵而至。我们更要抓住这个时机充分准备迎接挑战。以下分享一些与AI大模型相关的面试题希望能助大家在求职道路上更进一步。1、目前主流的开源模型体系有哪些Transformer体系由Google提出的Transformer 模型及其变体如BERT、GPT 等。PyTorch Lightning一个基于PyTorch的轻量级深度学习框架用于快速原型设计和实验。TensorFlow Model GardenTensorFlow官方提供的一系列预训练模型和模型架构。Hugging Face Transformers一个流行的开源库提供了大量预训练模型和工具用于NLP 任务。2、prefix LM 和 causal LM 区别是什么?prefix LM(前缀语言模型)在输入序列的开头添加一个可学习的任务相关的前缀然后使用这个前缀和输入序列一起生成输出。这种方法可以引导模型生成适应特定任务的输出。causal LM (因果语言模型)也称为自回归语言模型它根据之前生成的 token预测下一个token。在生成文本时模型只能根据已经生成的部分生成后续部分不能访问未来的信息。3、为什么会出现LLMs复读机问题?LLMs复读机问题可能由多种因素引起包括模型训练数据中的重复模式、模型在处理长序列时的注意力机制失效、或者模型在生成文本时对过去信息的过度依赖等。4、如何缓解LLMs复读机问题?数据增强通过增加训练数据的多样性和复杂性减少重复模式的出现。模型改进改进模型的结构和注意力机制使其更好地处理长序列和避免过度依赖过去信息。生成策略在生成文本时采用多样化的策略如抽样生成或引入随机性以增加生成文本的多样性。5、什么情况用Bert模型什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型?BERT模型通常用于需要理解文本深层语义的任务如文本分类、命名实体识别等。LLaMA和ChatGLM类大模型则适用于需要生成文本或进行更复杂语言理解的任务如对话系统、文本生成等。选择哪种模型取决于任务的需求和可用资源。6、什么是 LangChain model?LangChainmodel指的是在LangChain框架中使用的大型语言模型如GPT-3或类似的模型。这些模型通常用于生成文本、回答问题或执行特定的语言任务。7、大模型进行训练用的是什么框架?TensorFlow是一个由Google开发的开源机器学习框架它提供了强大的分布式训练功能。TensorFlow支持数据并行、模型并行和分布式策略等多种分布式训练方法。PyTorch是一个由Facebook的Al研究团队开发的流行的开源机器学习库。它提供了分布式包torch.distributed支持分布式训练并且可以通过使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallelDDP或torch.nn.DataParallel来实现数据并行。Horovod是由Uber开源的分布式训练框架它基于MPIMessage Passing Interface并提供了一种简单的方法来并行化TensorFlow 、Keras 、PyTorch和ApacheMXNet等框架的训练。Horovod特别适合于大规模的深度学习模型训练。Ray是一个开源的分布式框架用于构建和运行分布式应用程序。Ray提供了Ray Tune用于超参数调优和RayServe用于模型服务并且可以与TensorFlow、PyTorch和MXNet等深度学习库集成。HuggingFace的Accelerate库是为了简化PyTorch模型的分布式训练而设计的。它提供了一个简单的API来启动分布式训练并支持使用单个或多个GPU以及TPU。DeepSpeed是微软开发的一个开源库用于加速PyTorch模型的训练。它提供了各种优化技术如ZeROZero Redundancy Optimizer和模型并行性以支持大规模模型的训练。8、为什么大模型推理时显存涨的那么多还一直占着?模型大小大模型本身具有更多的参数和计算需求这直接导致了显存的增加。推理过程中的激活和梯度在推理时模型的前向传播会产生激活这些激活需要存储在显存中尤其是在执行动态计算或需要中间结果的情况下。优化器状态即使是在推理模式下某些框架可能会默认加载优化器状态这也会占用显存空间。内存泄漏有时代码中的内存泄漏会导致显存一直被占用而不是在推理完成后释放。要解决显存占用问题可以采用的技术包括使用内存分析工具来检测泄漏优化模型结构或者使用如TensorFlow的内存管理功能来显式释放不再需要的内存。9、大模型在GPU和CPU上推理速度如何?大模型在GPU 上的推理速度通常远快于CPU, 因为GPU 专门为并行计算设计具有更多的计算核心和更高的浮点运算能力。例如NVIDIA的GPU使用CUDA核心可以同时处理多个任务这使得它们在执行深度学习推理时非常高效。CPU虽然也可以执行深度学习推理任务但由于其核心数量和浮点运算能力通常不及GPU, 因 此速度会慢得多。然而 CPU在处理单线程任务时可能更高效且在某些特定场景下如边缘计算设备上CPU 可能是唯一可用的计算资源。10、推理速度上 int8和fp16比起来怎么样?INT88位整数和FP1616 位浮点数都是低精度格式用于减少模型的大小和提高推理速度。INT8 提供更高的压缩比可以显著减少模型的内存占用和带宽需求但由于量化过程中的信息损失可能会对模型的准确性产生一定影响。FP16提供比INT8 更高的精度通常对模型的准确性影响较小但相比INT16或FP32,它的速度和内存效率仍然有所提高。在实际应用中 INT8和FP16的推理速度取决于具体的模型和硬件。一般来说INT8可能会提供更高的吞吐量但FP16可能会提供更好的延迟和准确性。例如NVIDIA 的Tensor Cores支持FP16和INT8运算可以显著提高这两种格式的推理性能。《AI大模型算法面试大厂必考100题》每逢招聘旺季都是程序员跳槽涨薪的好时机金三银四没赶上即将到来的金九银十可不能再错过了。获得想要获得更多机会让你的人生更上一步台阶就要充分准备。对于面试者而言掌握一定的复习方法和面试技巧会让你的复习事半功倍也能极大地提高通过前两轮技术面试的几率。以下这份最新版《AI大模型算法面试大厂必考100题》包含各个大厂的高频面题及行业最新技术是由阿里P6的大佬花两月时间整理和完善而出资料内容全面、结构清晰非常适合想要求职/跳槽的伙伴由于文章篇幅有限不能将100多道面试题答案解析展示出来不过不用担心我已经整理成PDF文档了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取如何学习AI大模型我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。1.AI大模型学习路线图2.100套AI大模型商业化落地方案3.100集大模型视频教程4.200本大模型PDF书籍5.LLM面试题合集6.AI产品经理资源合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】
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