【干货大礼包】NLP大模型开发18个干货资料合集（高频面试问题答案）
这是求职产品经理系列的第189篇文章
哈喽大家好，最近很多小伙伴求职NLP大模型算法工程师，找我要的一个干货资料：《NLP大模型开发18个干货资料合集》耗时25天终于整理完成了！
干货合集一：NLP大模型面试最全题库整理篇
一、大模型基本概念相关问题（9个）
二、基础知识相关问题（32个）
三、大模型算法相关问题（12个）
四、训练框架相关问题（3个）
五、评测相关问题（4个）
六、数据相关问题（3个）
（ 不含答案，大家可以当做题库使用，但是这63道问题的答案基本已包含在其他干货合集中）
干货合集二：网易NLP大模型实习面试题及解析（含答案）
1、文本生成的几大预训练任务？
2、多模态中常见的SOTA模型有哪些？
3、介绍一下stable diffusion的原理。
4、instructGPT的原理，讲讲rlhf和reward。
5、讲讲T5和Bart的区别，讲讲bart的DAE任务。
6、讲讲Bart和Bert的区别。
7、对比学习负样本是否重要？负样本构造成本过高应该怎么解决？
8、介绍一下lora的原理和ptuning的原理。
干货合集三：科大讯飞-NLP大模型算法面试题及解析（含答案）
1、jieba分词的原理
2、word2vec的原理，怎么训练的？
3、ChatGPT是怎么训练出来的
4、BERT模型简述
5、PyTorch中的train和eval模块：
6、Python中字典的结构及实现方式
7、有一组无序数组，如何取前10个最大的数
干货合集四：荣耀NLP算法工程师面试题及解析（含答案）
1、讲一下transformer
2、transformer怎么调优
3、讲讲word2vec和word embedding区别
4、有做过NER吗，讲讲prompt learning
5、讲讲生成模型和判别模型的区别
6、讲讲LDA算法
干货合集五：华为NLP算法工程师面试题及解析（含答案）
1、NLP中常见的分词方法有哪些？
2、讲一下BERT的结构？
3、自然语言处理有哪些任务？
4、L1，L2正则化的区别，岭回归是L1正则化还是L2正则化？
5、怎么处理类别不平衡？
6、模型提速的方法有哪些？
7、了解数据挖掘的方法嘛？
8、了解对比学习嘛？
9、说一下广度优先遍历和深度优先遍历？
干货合集六：大厂常考Transformer模型面试题及解析（含答案）
1、Transformer在哪里做了权重共享，为什么可以做权重共享？
2、不考虑多头的原因，self-attention中词向量不乘QKV参数矩阵，会有什么问题？
3、什么BERT选择mask掉15%这个比例的词，可以是其他的比例吗？
4、为什么BERT在第一句前会加一个[CLS]标志?
5、Self-Attention公式为什么要除以d_k的开方？
干货合集七：百度NLP实习面试及解析（含答案）
1、说一下transformer。
2、Layer Normalization 和 Batch Normalization。
3、项目里面具体怎么实现PGN的。
4、你知道什么生成任务的模型吗。
干货合集八：NLP大模型-Transformer面试题总结100道题
（ 不含答案，但是这100道问题的答案基本已包含在其他干货合集中）
干货合集九：LLM大模型面试准备题库及答案（上）（含答案）
1. 如何定义“大模型”在现代AI领域的概念？
2. GPT的全称是什么，其中每个词汇的具体含义是什么？描述ChatGPT、GPT和大模型之间的关系和区别。
3.如何定义AGI这一概念？AIGC代表的是什么概念或技术？
4.对于OpenAI来说，语言类大模型有哪些，其基座模型是什么？
5.OpenAI的文本向量化模型是用来做什么的？
6.请描述LLM的涌现能力及其主要包含的方面,以及其激活方法
7.定义提示工程是什么？
8.在提示工程中，主要采用哪些方式添加提示？
9.微调的定义是什么？
10.当微调与提示工程进行比较时，优势和劣势是什么？
11.微调和提示工程在应用场景中的关系和联系是什么？
12.请描述代码提示工程的核心概念
13.什么是Zero-shot提示方法
14.什么是Few-shot提示方法
15.阐述One-shot和Few-shot提示策略及其应用场景
16.什么是思维链？思维链的本质是什么
17.什么是逐步Zero-shot
18.定义Zero-shot-CoT提示策略并描述其应用方法
19.解释Few-shot-CoT提示策略及其实际使用方式
20.什么是模型的推理能力？
21.LtM提示策略是如何分阶段进行的
22.Few-shot-LtM策略包含哪些主要阶段及其职责
干货合集十：LLM大模型面试准备题库及答案（下）（含答案）
1.相比较于llama而言，llama2有哪些改进，对于llama2是应该如何finetune？
2、什么是多模态，多模态中常见的SOTA模型有哪些？
3、什么是stable diffusion,请你介绍一下diffusion模型的原理？
4、instructGPT的原理，讲讲RLHF、SFT、和reward。
5、讲讲T5和Bart的区别，讲讲Bart的DAE任务。
6、讲讲Bart和Bert的区别。
7、对比学习负样本是否重要？负样本构造成本过高应该怎么解决？
8、介绍一下lora的原理和ptuning的原理。
9.aigc方向国内的典型研究机构以及代表性工作有哪些?
10.什么是langchain，原理是什么，有什么应用？
干货合集十一：NLP常见面试题及答案汇总（含答案）
一 、基础问题
1. NLP有哪些常见任务
2. 请介绍下你知道的文本表征的方法(词向量)。
3. 如何生成句向量？
4. 如何计算文本似度
5. 样本不平衡的解决方法？
6. 过拟合有哪些表现，怎么解决？
7. 用过 jiaba 分词吗，了解原理吗
8. 了解命名实体识别吗？通常用什么方法，各自有什么特点
9. 了解HMM和CRF吗？
10. 了解RNN吗，LSTM呢，LSTM相对RNN有什么特点
11. 会用正则表达式吗？re.match() 和 re.search() 有什么区别？
二 进阶问题
1. elmo、GPT、bert三者之间有什么区别？
2. 了解BERT？讲一下原理？有用过吗？
3. word2vec和fastText对比有什么区别
4. LSTM时间复杂度，Transformer 时间复杂度
5. 如何减少训练好的神经网络的推理时间？
干货合集十二：NLP/Transformer/BERT/Attention面试问题与答案（含答案）
一、BERT相关问题（15个）
二、Transformer相关问题（8个）
三、后BERT相关问题（6个）
四、Self Attention相关问题（6个）
五、Norm相关问题（8个）
干货合集十三：小红书/抖音/蚂蚁/寒武纪/Boss直聘NLP大模型社招面经汇总
（每一场面试都包含详细的面试问题以及参考答案）
一、整体面试总结
二、面经-小红书
小红书一面：
小红书二面：三、面经-抖音
抖音一面
抖音二面
抖音三面四、面经-蚂蚁
蚂蚁一面：
蚂蚁二面：
蚂蚁三面：五、面经-寒武纪
寒武纪一面：
寒武纪二面：六、面经-某金融公司
金融公司一面：
金融公司二面：七、面经-boss直聘
BOSS一面：
BOSS二面：
面试合集十四：货拉拉NLP工程师面试题及答案（含答案）
1.词向量平均法做分类的优劣势是什么
2.词向量的基础上如何做优化
3.Bert模型和Transformer模型之间的关系
4.Bert模型中有哪些预训练的任务
5.Bert模型的做句向量的缺陷
6.如何解决Bert句向量的缺陷
干货合集十五：腾讯/阿里/携程实习详细NLP面试题面经
（每一场面试都包含详细的面试问题以及参考答案）
一、阿里（已offer）
一面：电话面试（30min）
二面：电话面试（30min）
反问：
二、携程（已offer）
一面：线下面试（1h）
二面：线下面试（40min）
三、腾讯（HR面结束）
一面：腾讯会议面试（30min）
二面：腾讯平台面试（1h20min）
HR面：腾讯会议面试（18min）
反问：
干货合集十六：腾讯NLP算法面试题整（抽象归纳多篇腾讯面经）
编程&数学基础（25个）
项目深度（14个）
基础知识（48个）
开放题（17个）
干货合集十七：阿里巴巴NLP算法面试题整（抽象归纳多篇阿里巴巴面经）
编程&数学基础（21个）
项目深度（11个）
基础知识（37个）
开放题（18个）
干货合集十八：百度NLP算法面试题整（抽象归纳多篇百度面经）
编程题（11个）
项目深度（2个）
基础知识（32个）
开放题（6个）
都是移动互联网产品经看，随便截几张预览图片：
随便截图的示例一：
随便截图的示例二：
随便截图的示例三：
随便截图的示例四：
随便截图的示例五：面经
整理不易，耗时25天，所以咱们这个干货资料不是免费的，因为后面打算持续更新，所以价格梯度如下
1-100名：￥49
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