字节AI产品面经|反反复复，无非这100个问题

近期有十几个同学在面试大模型产品经理（薪资还可以，详情见下图），根据他们面试（包括1-4面）中出现高频大于3次的问题汇总如下，一共32道题目（有答案）。

20.什么是模型的推理能力？

模型的推理能力是指模型能够根据给定的输入或查询，利用其内部的知识和逻辑，生成合理和正确的输出或回答的能力。

模型的推理能力可以反映模型的智能水平和泛化能力，也可以影响模型在不同的任务和领域中的表现。

简单地说，模型的推理能力是指模型根据给定的信息（例如问题和答案）进行逻辑思考和判断的能力，以生成正确和相关的输出。

模型的推理能力可以分为不同的类型，例如：

1）基于规则的推理，即模型根据一些明确的规则或公式，进行符号操作或数学计算，得到确定的结果。

例如，模型可以根据数学公式解决一些数学应用题。

2）基于概率的推理，即模型根据一些不确定的因素或假设，进行概率估计或统计分析，得到最可能的结果。

例如，模型可以根据贝叶斯定理进行贝叶斯推断。

3）基于语义的推理，即模型根据一些语言或文本的含义和关系，进行语义分析或语义解释，得到符合语境的结果。

例如，模型可以根据词义关系进行词法消歧或词法推理。

4）基于常识的推理，即模型根据一些通用的知识或事实，进行常识判断或常识解释，得到符合常理的结果。

例如，模型可以根据物理规律进行物理推理或物理解释。

21.LtM提示策略是如何分阶段进行的

LtM提示策略是一种利用最少到最多的提示序列，来让大语言模型逐步增加推理难度和深度的方法。

它可以让模型更有效地利用其通用知识和涌现能力，同时避免过拟合或灾难性遗忘。

LtM提示策略是由以下两个阶段组成的：

第一个阶段：是自上而下的分解问题（Decompose Question into subquestion）；

第二个阶段：是自下而上的依次解决问题（Sequentially Solve Subquestion），整个依次回答问题的过程，其实就可以看成是CoT的过程，只不过LtM会要求模型根据每个不同的问题，单独生成解决问题的链路，从而能够更加精准的解决复杂推理问题。

而整个过程问题的由少变多，则是LEAST-TO-MOST一词的来源，具体来说：

第一阶段是将问题分解为子问题，即根据问题的复杂性和模型的能力，将问题拆分成若干个更简单或更具体的子问题，这些子问题可以建立在彼此之上，也可以相互独立。

例如，如果要求模型解决一个数学应用题，可以将其分解为以下子问题：

识别题目中的已知条件和未知量
选择合适的数学公式或方法
将已知条件代入公式或方法
计算或化简得到结果

第二阶段是逐个解决子问题，即根据第一阶段得到的子问题序列，依次给模型提供相应的提示，让模型生成每个子问题的答案。

这些答案可以作为下一个子问题的输入或条件，也可以直接作为最终答案。

例如，如果要求模型解决上述数学应用题，可以给模型以下提示：

To solve this problem, we need to identify the known conditions and the unknown quantity. What are they?

To solve this problem, we need to choose a suitable mathematical formula or method. What is it?

To solve this problem, we need to substitute the known conditions into the formula or method. What do we get?

To solve this problem, we need to calculate or simplify the result. What is the final answer?

22.Few-shot-LtM策略包含哪些主要阶段及其职责

Few-shot-LtM策略是一种利用最少到最多的提示序列，来让大语言模型逐步增加推理难度和深度的方法。

它可以让模型更有效地利用其通用知识和涌现能力，同时避免过拟合或灾难性遗忘。

Few-shot-LtM策略包含以下两个主要阶段及其职责：

这个阶段的职责是为模型提供一个清晰和合理的思路，让模型能够逐步接近最终的目标。

第二阶段是逐个解决子问题，即根据第一阶段得到的子问题序列，依次给模型提供相应的提示，让模型生成每个子问题的答案。

这些答案可以作为下一个子问题的输入或条件，也可以直接作为最终答案。

这个阶段的职责是为模型提供一个有效和灵活的引导，让模型能够产生合理和正确的输出。

23.相比较于llama而言，llama2有哪些改进，对于llama2是应该如何finetune？

llama和llama2都是一种大型语言模型（Large Language Model，LLM），它们可以用于多种自然语言处理的任务，如文本生成、文本摘要、机器翻译、问答等。

llama是一种基于Transformer的seq2seq模型，它使用了两种预训练任务，一种是无监督的Span级别的mask，另一种是有监督的多任务学习。

llama将所有的下游任务都视为文本到文本的转换问题，即给定一个输入文本，生成一个输出文本。

llama使用了一个干净的大规模英文预料C4，包含了约750GB的文本数据。

llama的最大规模达到了11B个参数。llama2是llama的改进版本，它在以下几个方面有所提升：

1）数据量和质量：llama2使用了比llama1多40%的数据进行预训练，其中包括更多的高质量和多样性的数据，例如来自Surge和Scale等数据标注公司的数据。

2）上下文长度：llama2的上下文长度是llama1的两倍，达到了4k个标记，这有助于模型理解更长的文本和更复杂的逻辑。

3）模型架构：llama2在训练34B和70B参数的模型时使用了分组查询注意力（Grouped-Query Attention，GQA）技术，可以提高模型的推理速度和质量。

4）微调方法： llama2使用了监督微调（Supervised Fine-Tuning，SFT）和人类反馈强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）两种方法来微调对话模型（llama2-chat），使模型在有用性和安全性方面都有显著提升。

对llama2进行微调有以下步骤：

1）准备训练脚本：你可以使用Meta开源的llama-recipes项目，它提供了一些快速开始的示例和配置文件，以及一些自定义数据集和策略的方法。

2）准备数据集：你可以选择一个符合你目标任务和领域的数据集，例如GuanacoDataset，它是一个多语言的对话数据集，支持alpaca格式。你也可以使用自己的数据集，只要按照alpaca格式进行组织即可。

3）准备模型：你可以从Hugging Face Hub下载llama2模型的权重，并转换为Hugging Face格式。

4）启动训练：你可以使用单GPU或多GPU来进行训练，并选择是否使用参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning，PEFT）或量化等技术来加速训练过程。

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