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从课程学习角度快速掌握LLMs与AIGC多模态面试核心
在准备LLMs（大语言模型）与AIGC（生成式人工智能）多模态技术面试时，从课程学习角度需聚焦三大核心板块，以高效构建知识体系并应对面试挑战。
一、LLMs架构与训练原理
课程中应深入解析Transformer架构的底层逻辑，重点理解自注意力机制如何实现长距离依赖捕捉。例如，在处理“中国首都北京”时，模型能瞬间关联“中国”与“北京”的语义，而非机械记忆顺序。此外，需掌握预训练与微调的差异：预训练通过海量无标注数据学习语言规律，微调则通过特定领域数据（如医疗问答）调整参数，使模型适应垂直场景。面试中常考“解释Transformer的编码器-解码器结构”，回答时需强调编码器提取特征、解码器生成输出，并通过堆叠多层增强模型能力。
二、AIGC多模态技术融合
课程需覆盖CLIP、Flamingo等跨模态架构的设计原理。例如，CLIP通过对比学习将图像和文本映射到同一嵌入空间，支持“用文字搜图片”或“图片生成文案”。实际应用中，需掌握多模态生成中的Prompt工程技巧，如通过设计精准指令提升生成内容的多样性、准确性和可控性。面试中可能遇到“如何优化多模态模型的跨模态对齐能力”，回答时可结合CLIP的联合训练方法，强调通过共享编码器实现模态间的语义对齐。
三、工程实践与优化策略
课程应结合真实业务场景，训练学员将技术原理转化为解决方案的能力。例如，在处理长文本时，需掌握上下文窗口扩展技术（如稀疏注意力机制）；在资源受限环境下，需熟悉LoRA、QLoRA等参数高效微调方法，通过低秩矩阵或量化减少内存占用。面试中常考“如何解决模型在微调过程中的灾难性遗忘”，回答时可提出混合新旧数据训练、弹性权重整合等策略，确保模型在适应新任务的同时保留原有知识
