生成式人工智能面试问题PDF

覆盖微调、RAG框架、LLMs、提示工程等主题的160个以上问题

生成式人工智能已经彻底改变了技术领域，ChatGPT处于领先地位。从改变行业到重塑IT行业，其影响是不可否认的。如今，雇主在面试中优先考虑生成式人工智能技能，不论是针对软件开发（SDE）、数据科学还是其他技术角色。

在下方获取完整的 GenAI 面试 PDF。

这就是为什么我们创建了这个包含160多个真实面试问题的综合PDF指南，帮助您在GenAI游戏中保持领先地位。这个资源旨在帮助初学者和专业人士，将增强您的信心，帮助您获得梦想工作。

指南中包括什么内容？

这份 PDF 深入探讨了一些最相关的主题，包括：

生成式人工智能基础

LLMs

微调LLMs

RAG框架

AI 代理

LLM 幻觉

LLM 评估

其他

以下列出了一些涉及的问题。

基础生成式人工智能

1. 什么是生成式人工智能？它与判别式人工智能有什么不同？
2. Naive Bayes 是一种生成模型吗？
3. 评估生成模型为何如此困难？

LLMs

1. 什么是 LLMS 中使用的注意力机制？
2. LLMs的一些主要特点是什么？
3. 为什么LLM尺寸和内存如此之大？
4. 列举一些小型LLM。

工程化

1. 一个LLM每次对相同提示输出相同的结果吗？为什么？
2. 什么是元提示？
3. 什么是在提示工程中的角色扮演？
4. 什么是思维链(CoT)提示？

微调LLMs

1. 什么是LLMs的微调？
2. 它与预训练的LLMs有何不同？
3. 什么时候该对LLMs进行微调？
4. 它与RAG框架有何不同？

RAG 框架

1. 什么是RAG框架的不同组成部分？
2. RAG 中如何使用 Vector 数据库？
3. 什么时候应该使用RAG而不是微调？
4. RAG可以处理像CSV，PDF和视频这样的文件格式吗？

...以及更多问题

请在下面找到完整的PDF版本

希望这个策划资源能帮助您顺利通过下一次的GenAI面试。