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2025大模型面试必备：LLMs与AIGC多模态高频问答学习重点
在2025年大模型面试中，LLMs（大语言模型）与AIGC（生成式人工智能）多模态技术是核心考点。从学习课程角度出发，重点掌握以下方面能更快通关面试。
核心原理与架构
深入理解Transformer架构是基础，它通过自注意力机制实现长距离依赖捕捉，是LLMs处理文本的关键。例如，GPT系列模型基于Transformer架构，具备强大的语言生成能力。同时，要掌握AIGC多模态技术的融合机制，如CLIP模型利用对比学习实现“文本-图像”对齐，支持“用文字搜图片”或“图片生成文案”。
训练与微调策略
预训练与微调是LLMs提升性能的关键步骤。预训练阶段，模型在海量无标注数据上学习语言规律，掌握语法、常识等基础能力；微调阶段，通过特定任务数据调整参数，使模型适应垂直领域需求。此外，参数高效微调（PEFT）方法如LoRA、QLoRA能显著降低大模型微调的门槛，需重点掌握。
应用场景与案例
结合实际案例理解LLMs与AIGC多模态技术的应用至关重要。例如，在医疗领域，AIGC技术可结合患者病历、影像数据与语音输入提供诊断建议；在金融领域，智能体系统可自动从PDF财报中提取关键指标，结合市场数据生成投资建议。这些案例能帮助你更好地理解技术在不同场景下的落地方式。
挑战与前沿趋势
关注当前技术面临的挑战与前沿趋势，如计算资源需求、数据偏见、模型可解释性等。同时，了解多模态大模型从静态图像理解扩展到视频连续动作分析的发展趋势，以及模型轻量化和开源生态扩张对技术普及的推动作用。
