50+个生成式人工智能面试问题

生成式人工智能是一个新兴的领域，就业机会呈指数级增长。公司正在寻找具备必要技术能力和实际构建AI模型经验的候选人。这份面试问题清单包括描述性回答的问题、简答题和多选题，将帮助你充分准备任何生成式人工智能面试。这些问题涵盖了从人工智能基础知识到复杂算法实际应用的方方面面。

本文对生成式人工智能面试做了汇总。

1、生成式人工智能面试问题与神经网络相关

Q1. 什么是Transformers？

答案：Transformer是一种神经网络架构，由Vaswani等人在2017年的论文《Attention Is All You Need》中提出。它已成为许多最先进的自然语言处理模型的基石。

以下是关于Transformer的关键要点：

• 架构：与递归神经网络（RNNs）不同，后者逐个元素顺序处理输入序列，而Transformer通过自注意力机制并行处理输入序列。

• Transformer的关键组件：

  • 编码器-解码器结构

  • 多头注意力层

  • 前馈神经网络

  • 位置编码

• 自注意力：这一特性使模型能够通过评估每个元素时各个输入成分的相对相关性，高效地捕捉长距离关系。

• 并行化：Transformer可以同时处理所有输入标记，这比RNN加快了训练和推理时间。

• 可扩展性：Transformer能够更有效地处理更长的序列和更大的数据集，优于之前的架构。

• 多功能性：Transformer最初是为机器翻译创建的，但现在已被修改用于各种NLP任务，包括计算机视觉应用。

• 影响：基于Transformer的模型，包括BERT、GPT和T5，是许多生成式AI应用的基础，并在各种语言任务中打破了记录。

Transformer彻底改变了NLP领域，并继续作为开发高级AI模型的重要组成部分。

Q2. 什么是注意力机制？有哪些类型的注意力机制？

回答：注意力机制是一种在生成式人工智能和神经网络中使用的技术，它允许模型在生成输出时专注于特定的输入区域。这使得模型能够动态地确定序列中每个输入组件的相对重要性，而不是同等地考虑所有输入组件。

**1）自注意力机制：**也称为内部注意力，自注意力机制使模型能够关注输入序列中的不同点。它在Transformer架构中起着关键作用。它是如何工作的？

• 对于序列中的每个元素，会创建三个向量：查询（Q）、键（K）和值（V）。
• 通过计算查询与所有键向量的点积来计算注意力分数。
• 这些分数通过softmax进行标准化以获得注意力权重。
• 最终输出是使用注意力权重加权求和后的值向量。

优点：

• 捕捉序列中的远程依赖关系。
• 允许并行计算，使其比递归方法更快。
• 通过注意力权重提供可解释性。

**2）多头注意力机制：**这种技术通过同时执行多个注意力过程，使模型能够从许多表示子空间中关注数据。它是如何工作的？

• 输入被线性投影到多组查询（Q）、键（K）和值（V）向量中。
• 每组独立执行自注意力。
• 结果连接在一起，并通过线性变换产生最终输出。

优点：

• 允许模型从不同角度联合关注信息。
• 提高了模型的表示能力。
• 稳定了注意力机制的学习过程。

**3）交叉注意力机制：**这种技术使模型能够在处理一个序列的同时关注另一个序列的信息，并且常用于编码器-解码器系统中。它是如何工作的？

• 查询来自一个序列（例如，解码器），而键和值来自另一个序列（例如，编码器）。
• 然后注意力机制类似自注意力进行操作。

优点：

• 使模型在生成输出的每个部分时能够专注于相关的输入部分。
• 对于机器翻译和文本摘要等任务至关重要。

**4）因果注意力机制：**也称为遮罩注意力，因果注意力是一种在自回归模型中使用的技术，用于阻止模型关注未来的标记。它是如何工作的？

• 类似于自注意力，但在注意力分数上应用了一个遮罩。
• 遮罩将未来标记的注意力权重设置为负无穷（或一个非常大的负数）。
• 这确保了在生成一个标记时，模型只考虑之前的标记。

优点：

• 实现自回归生成。
• 保持序列的时间顺序。
• 用于像GPT这样的语言模型。

5）全局注意力机制：

• 关注输入序列中的所有位置。
• 提供对整个输入的全面视图。
• 对于非常长的序列来说，计算成本可能很高。

6）局部注意力机制：

• 仅关注当前位置周围的固定窗口。
• 对于长序列来说更高效。
• 可以与全局注意力结合使用，以平衡效率和全面的上下文。

局部注意力是如何工作的？

• 定义一个固定的窗口大小（例如，当前标记前后k个标记）。
• 仅在这个窗口内计算注意力。
• 可以使用各种策略来定义本地上下文（固定大小的窗口、高斯分布等）。

局部注意力的优点：

• 降低长序列的计算复杂性。
• 能够有效地捕捉局部模式。
• 在附近上下文最相关的情景中很有用。

这些注意力过程各有优势，并且最适合特定的任务或模型架构。任务的特定需求、可用的处理能力以及模型性能和效率之间的权衡通常是影响注意力机制选择的因素。

Q3. 为什么Transformer比RNN架构更好？

回答：Transformer在许多自然语言处理任务中已经在很大程度上取代了递归神经网络（RNN）架构。以下是解释为什么和如何Transformer通常被认为比RNN更好的原因：

1）并行化：
如何实现：Transformer并行处理整个序列。

为什么更好：

• RNN按顺序处理序列，这更慢。
• Transformer可以更有效地利用现代GPU架构，从而显著加快训练和推断时间。

2）长距离依赖关系：

如何实现：Transformer使用自注意力直接建模序列中所有标记对之间的关系。

为什么更好：

• 由于消失梯度问题，RNN难以处理长距离依赖关系。
• Transformer在需要理解更大上下文的任务上表现更好，因为它们可以轻松捕捉短程和长程依赖关系。

3）注意力机制：

如何实现：Transformer使用多头注意力，允许它们同时关注输入的不同部分以完成不同目的。

为什么更好：

• 提供一种更灵活和强大的方式来建模数据中的复杂关系。
• 因为注意力权重可以被可视化，所以提供了更好的可解释性。

4）位置编码：

如何实现：Transformer使用位置编码来注入序列顺序信息。

为什么更好：

• 允许模型在没有循环的情况下理解序列顺序。
• 在处理可变长度的序列时提供灵活性。

5）可扩展性：
如何实现：可以通过增加层数、注意力头或模型维度轻松扩展Transformer架构。

为什么更好：

• 这种可扩展性导致了许多NLP任务中的最先进性能。
• 使得开发越来越大且强大的语言模型成为可能。

6）迁移学习：
如何实现：预训练的Transformer模型可以针对各种下游任务进行微调。

为什么更好：

• 这种迁移学习能力彻底改变了NLP，即使在有限的特定任务数据情况下也能获得高性能。
• RNN在不同任务上的迁移效果不如Transformer。

7）在不同序列长度上的一致表现：
如何实现：Transformer在短序列和长序列上都保持性能。

为什么更好：

• RNN经常由于梯度问题而难以处理非常长的序列。
• Transformer能够更优雅地处理可变长度的输入。

即使Transformer在许多应用中取代了RNN，RNN仍然有其作用，特别是在计算资源稀缺或者数据的序列特性至关重要的情况下。然而，由于它们的更好性能和效率，Transformer现在被推荐为大多数大规模NLP工作负载的设计选择。

Q4. Transformers被用于哪些地方？

答案：这些模型是自然语言处理领域的重要进展，全部基于Transformer架构。

1）BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）：

• 架构：仅使用Transformer的编码器部分。
• 关键特征：双向上下文理解。
• 预训练任务：掩码语言建模和下一句预测。
• 应用：
  • 问题回答
  • 情感分析
  • 命名实体识别
  • 文本分类

2）GPT (Generative Pre-trained Transformer):

• 架构：仅使用Transformer的解码器部分。
• 关键特征：自回归语言建模。
• 预训练任务：下一个标记预测。
• 应用：
  • 文本生成
  • 对话系统
  • 摘要生成
  • 翻译

3）T5 (Text-to-Text Transfer Transformer):

• 架构：编码器-解码器Transformer。
• 关键特征：将所有NLP任务视为文本到文本的问题。
• 预训练任务：跨度损坏（类似于BERT的掩码语言建模）。
• 应用：
  • 多任务学习
  • 在各种NLP任务中的迁移学习

4）RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach):

• 架构：类似于BERT，但优化了训练过程。
• 关键改进：更长的训练时间、更大的批次大小和更多的数据。
• 应用：与BERT相似，但性能有所提高。

5）XLNet:

• 架构：基于Transformer-XL。
• 关键特征：通过排列语言建模实现双向上下文，无需掩码。
• 应用：与BERT相似，但在处理长距离依赖关系上可能更好。