大模型面试 - GPT（Generative Pre-trained Transformer）
文摘
科技
2024-10-26 00:03
湖北
本合集包含60篇大模型面试文章（机器学习、深度学习、大模型各20篇），共计299微信豆，谢谢您的订阅。
适合人群：
在校学生：如果你是在校学生，对AI有浓厚兴趣，并希望通过学习相关内容增强自己的实践能力，以便在未来的实习或工作中脱颖而出，那么大模型的知识将是你简历上的一大亮点。
职场新人：对于那些刚刚步入职场不久的同学，如果你想通过掌握大模型技术来提升自己的职业竞争力，无论是为了升职加薪还是寻求更好的职业发展机会，这部分内容都将是你的宝贵资产。
追求效率者：如果你希望通过“偷懒”来节省时间，获取整理好的大模型面试资料和信息，以便更高效地准备面试或学习，那么这些资源将是你的得力助手。
经验交流者：渴望与行业内的专业人士近距离交流，汲取更多实战经验，获取第一手行业信息的人群，也将从这些内容中受益匪浅。
不适合人群：
- 自主学习强者：对于那些已经拥有强大自我学习能力，能够独立完成AI相关知识学习的人来说，这些额外的帮助可能不是必需的。
非AI领域人士：如果你不准备进入AI相关领域，或者对AI学习没有兴趣，那么这部分内容可能并不适合你。
GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种基于Transformer架构的预训练语言模型。它最初由OpenAI在2018年提出，并在随后的几年中得到了不断的发展和改进。GPT模型通过在大规模文本数据上进行预训练，学习到了丰富的语言知识和上下文理解能力，能够生成自然流畅的文本。GPT-1是一种基于Transformer解码器架构的预训练语言模型，它通过无监督学习从大量文本中学习语言规律。在实际应用时，GPT-1可以通过微调（fine-tuning）的方式，根据具体任务的需求，对预训练的模型进行微小的调整，从而适应不同的文本生成、问答等任务。BERT在Transformer的Encoder层网络结构的基础之上，通过海量数据的无监督学习训练得到的一组网络参数。该网络参数学习到了类似人类理解的通用的语义信息，可以很好地迁移到下游具体的任务，比如文本分类。通过具体任务的样本再对BERT的参数做微调，即可完成任务。GPT-2是GPT的改进版，原作者吸取教训，收集更大的数据集，训练了一个更大的模型。GPT-2继续使用Transformer的解码器，并发现其非常适合做Zero Shot。然而，由于步子跨得太大，GPT-2在某些方面的效果并不是那么理想。不过，GPT-2的模型规模比BERT-large要大，这也在一定程度上体现了其强大的处理能力。GPT-3是GPT系列的第三代模型，具有1750亿个参数。GPT-3的训练数据涵盖了来自互联网上的多种文本资源，包括新闻文章、书籍、维基百科、社交媒体等，如此大规模的数据使得GPT-3能够捕捉到语言中的各种细微之处。GPT-3具备零样本学习的能力，即使在没有特定任务的训练数据的情况下，也能通过理解问题和上下文来给出合理的回答。InstructGPT是通过引入人类反馈的强化学习技术，在GPT-3模型的基础上进一步训练得到的。这个过程包括有监督微调、奖励模型训练和强化学习优化等多个步骤，旨在使模型更好地理解并回答人类的问题。
