信息过载时代，如何真正“懂”LLM？从MIT分享的50个面试题开始

大型语言模型（LLM）在过去十年中迅速发展，推动了人工智能能力的普及，改变了创作、编程和推理的方式。MIT CSAIL 发布了一份由工程师 Hao Hoang 编写的 LLM 面试指南，精选了 50 个关键问题，涵盖核心技术、训练方法和应用挑战。指南深入探讨了 Token 化、注意力机制、上下文窗口等基础概念，以及 LoRA、QLoRA 等高效微调方法。同时，介绍了文本生成技术（如束搜索、top-k 和 top-p 采样）和推理技术（如思维链提示、RAG）。此外，指南还涉及零样本学习、少样本学习等学习范式，并分析了 LLM 在部署中面临的资源密集、偏见、可解释性和隐私等伦理挑战。这份指南为专业人士和 AI 爱好者提供了深入理解 LLM 的全面框架，助力探索未来技术浪潮。
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