!! 介绍：本项目是作者们根据个人面试和经验总结出的 大模型(LLMs)面试准备的学习笔记与资料，该资料目前包含 大模型(LLMs)各领域的 面试题积累。

> github 地址：https://github.com/km1994/LLMs_interview_notes

大模型（LLMs）基础面

目前 主流的开源模型体系 有哪些？

prefix LM 和 causal LM 区别是什么？

涌现能力是啥原因？

大模型LLM的架构介绍？

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大模型（LLMs）进阶面

LLMs 复读机问题

什么是 LLMs 复读机问题？

为什么会出现 LLMs 复读机问题？

如何缓解 LLMs 复读机问题？

llama 系列问题

llama 输入句子长度理论上可以无限长吗？

什么情况用Bert模型，什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型，咋选？

各个专业领域是否需要各自的大模型来服务？

如何让大模型处理更长的文本？

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大模型（LLMs）微调面

如果想要在某个模型基础上做全参数微调，究竟需要多少显存？

为什么SFT之后感觉LLM傻了?

SFT 指令微调数据 如何构建?

领域模型Continue PreTrain 数据选取？

领域数据训练后，通用能力往往会有所下降，如何缓解模型遗忘通用能力？

领域模型Continue PreTrain ，如何 让模型在预训练过程中就学习到更多的知识？

进行SFT操作的时候，基座模型选用Chat还是Base?

领域模型微调 指令&数据输入格式 要求？

领域模型微调 领域评测集 构建？

领域模型词表扩增是不是有必要的？

如何训练自己的大模型？

训练中文大模型有啥经验？

指令微调的好处？

预训练和微调哪个阶段注入知识的？

想让模型学习某个领域或行业的知识，是应该预训练还是应该微调？

多轮对话任务如何微调模型？

微调后的模型出现能力劣化，灾难性遗忘是怎么回事？

微调模型需要多大显存？

大模型LLM进行SFT操作的时候在学习什么？

预训练和SFT操作有什么不同

样本量规模增大，训练出现OOM错

大模型LLM进行SFT 如何对样本进行优化？

模型参数迭代实验

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大模型（LLMs）langchain 面

大模型（LLMs）langchain 面

什么是 LangChain?

LangChain 包含哪些 核心概念？

LangChain 中 Components and Chains 是什么？

LangChain 中 Prompt Templates and Values 是什么？

LangChain 中 Example Selectors 是什么？

LangChain 中 Output Parsers 是什么？

LangChain 中 Indexes and Retrievers 是什么？

LangChain 中  Chat Message History 是什么？

LangChain 中  Agents and Toolkits 是什么？

什么是 LangChain Agent?

如何使用 LangChain ?

LangChain 支持哪些功能?

什么是 LangChain model?

LangChain 包含哪些特点?

LangChain 如何使用?

LangChain 如何调用 LLMs 生成回复？

LangChain 如何修改 提示模板？

LangChain 如何链接多个组件处理一个特定的下游任务？

LangChain 如何Embedding & vector store？

LangChain 存在哪些问题及方法方案？

LangChain 低效的令牌使用问题

LangChain 文档的问题

LangChain 太多概念容易混淆，过多的“辅助”函数问题

LangChain 行为不一致并且隐藏细节问题

LangChain 缺乏标准的可互操作数据类型问题

LangChain 替代方案？

基于LLM+向量库的文档对话 经验面

基于LLM+向量库的文档对话 基础面

LLMs 存在模型幻觉问题，请问如何处理？

基于LLM+向量库的文档对话 思路是怎么样？

基于LLM+向量库的文档对话 核心技术是什么？

基于LLM+向量库的文档对话 prompt 模板 如何构建？

基于LLM+向量库的文档对话 优化面

痛点1：文档切分粒度不好把控，既担心噪声太多又担心语义信息丢失

痛点2：在基于垂直领域 表现不佳

痛点3：langchain 内置 问答分句效果不佳问题

痛点4：如何 尽可能召回与query相关的Document 问题

痛点5：如何让LLM基于query和context得到高质量的response

基于LLM+向量库的文档对话 工程示例面

避坑记录

本地知识库问答系统（Langchain-chatGLM）

大模型（LLMs）参数高效微调(PEFT) 面

大模型（LLMs）参数高效微调(PEFT) 面

微调方法是啥？如何微调？

为什么需要 PEFT？

介绍一下 PEFT？

PEFT 有什么优点？

微调方法批处理大小模式GPU显存速度？

Peft 和 全量微调区别？

多种不同的高效微调方法对比

当前高效微调技术存在的一些问题

高效微调技术最佳实践

PEFT 存在问题？

能不能总结一下各种参数高效微调方法？

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配器微调（Adapter-tuning）篇

一、为什么 需要 适配器微调（Adapter-tuning）？

二、适配器微调（Adapter-tuning）思路？

三、 适配器微调（Adapter-tuning）特点是什么？

四、AdapterFusion 思路 是什么？

五、AdapterDrop 思路 是什么？

六、AdapterDrop 特点 是什么？

七、MAM Adapter 思路 是什么？

八、MAM Adapter 特点 是什么？

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提示学习（Prompting）

一、为什么需要 提示学习（Prompting）？

二、什么是 提示学习（Prompting）？

三、提示学习（Prompting） 有什么优点？

四、提示学习（Prompting）有哪些方法，能不能稍微介绍一下它们间？

4.4.1 为什么需要 P-tuning v2？

4.4.2 P-tuning v2 思路是什么？

4.4.3 P-tuning v2 优点是什么？

4.4.4 P-tuning v2 缺点是什么？

4.3.1 为什么需要 P-tuning？

4.3.2 P-tuning 思路是什么？

4.3.3 P-tuning 优点是什么？

4.3.4 P-tuning 缺点是什么？

4.2.1 为什么需要 指示微调（Prompt-tuning）？

4.2.2 指示微调（Prompt-tuning）思路是什么？

4.2.3 指示微调（Prompt-tuning）优点是什么？

4.2.4 指示微调（Prompt-tuning）缺点是什么？

4.2.5 指示微调（Prompt-tuning）与 Prefix-tuning 区别 是什么？

4.2.6 指示微调（Prompt-tuning）与 fine-tuning 区别 是什么？

4.1.1 为什么需要 前缀微调（Prefix-tining）？

4.1.2 前缀微调（Prefix-tining）思路是什么？

4.1.3 前缀微调（Prefix-tining）的优点是什么？

4.1.4 前缀微调（Prefix-tining）的缺点是什么？

4.1 前缀微调（Prefix-tining）篇

4.2 指示微调（Prompt-tuning）篇

4.3 P-tuning 篇

4.4 P-tuning v2 篇

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LoRA 系列篇

一、LoRA篇

1.1 什么是 LoRA？

1.2 LoRA 的思路是什么？

1.3 LoRA 的特点是什么？

二、QLoRA篇

2.1 QLoRA 的思路是怎么样的？

2.2 QLoRA 的特点是什么？

三、AdaLoRA篇

3.1 AdaLoRA 的思路是怎么样的？

四、LoRA权重是否可以合入原模型？

五、ChatGLM-6B LoRA后的权重多大？

六、LoRA 微调优点是什么？

七、LoRA微调方法为啥能加速训练？

八、如何在已有LoRA模型上继续训练？

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大模型（LLMs）推理面

为什么大模型推理时显存涨的那么多还一直占着？

大模型在gpu和cpu上推理速度如何？

推理速度上，int8和fp16比起来怎么样？

大模型有推理能力吗？

大模型生成时的参数怎么设置？

有哪些省内存的大语言模型训练/微调/推理方法？

如何让大模型输出合规化

应用模式变更

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大模型（LLMs）评测面

大模型怎么评测？

大模型的honest原则是如何实现的？模型如何判断回答的知识是训练过的已知的知识，怎么训练这种能力？

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大模型（LLMs）强化学习面

奖励模型需要和基础模型一致吗？

RLHF 在实践过程中存在哪些不足？

如何解决 人工产生的偏好数据集成本较高，很难量产问题？

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？

如何解决 PPO 的训练过程同时存在4个模型（2训练，2推理），对计算资源的要求较高 问题？

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大模型（LLMs）软硬件配置面

建议的软件环境是什么？

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大模型（LLMs）训练集面

SFT（有监督微调）的数据集格式？

RM（奖励模型）的数据格式？

PPO（强化学习）的数据格式？

找数据集哪里找？

微调需要多少条数据？

有哪些大模型的训练集？

进行领域大模型预训练应用哪些数据集比较好？

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大模型（LLMs）显存问题面

大模型大概有多大，模型文件有多大?

能否用4 * v100 32G训练vicuna 65b？

如果就是想要试试65b模型，但是显存不多怎么办？

nB模型推理需要多少显存？

nB模型训练需要多少显存？

如何 估算模型所需的RAM？

如何评估你的显卡利用率?

测试你的显卡利用率 实现细节篇

如何查看多机训练时的网速？

如何查看服务器上的多卡之间的NVLINK topo？

如何查看服务器上显卡的具体型号?

如何查看训练时的flops？（也就是每秒的计算量）

如何查看对deepspeed的环境配置是否正确？

tf32格式有多长？

哪里看各类显卡算力比较？

（torch profiler）如何查看自己的训练中通信开销？

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大模型（LLMs）分布式训练面

理论篇

想要训练1个LLM，如果只想用1张显卡，那么对显卡的要求是什么？

如果有N张显存足够大的显卡，怎么加速训练？

如果显卡的显存不够装下一个完整的模型呢？

PP推理时，是一个串行的过程，1个GPU计算，其他空闲，有没有其他方式？

3种并行方式可以叠加吗？

Colossal-AI 有1D/2D/2.5D/3D，是什么情况？

除了3D并行有没有其他方式大规模训练？

有了ZeRO系列，为什么还需要3D并行？

平民适不适合玩3D并行？

平民适不适合直接上多机多卡的ZeRO3（万兆网）？

实践篇

假如有超多的8卡A100节点（DGX A100），如何应用3D并行策略？

如果想构这样一个大规模并行训练系统，训练框架如何选？

训练框架如何选？

并行化策略选择篇

问题篇

推理速度验证

并行化训练加速

deepspeed 训练过程，报找不主机

为什么 多机训练效率不如单机？

多机训练不通，DeepSPeed配置问题

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大模型（LLMs）agent 面

如何给LLM注入领域知识？

如果想要快速体验各种模型，该怎么办？

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