本文为IT从业者提供一份39页的大模型LLM面试宝典，内含面试常见题目及答案，旨在帮助学习大模型技术的IT人打好职业基础，并在面试中从容应对。内容涵盖主流开源模型体系、prefix LM与causal LM的区别、涌现能力成因、LLM架构、复读机问题及其缓解方法、LLM输入长度限制、模型选择策略（Bert vs LLaMA/ChatGLM等）以及专业领域大模型的需求等核心知识点。这份资料是为准备进入大模型领域或提升面试表现的IT人士量身打造的实用学习资源。

📚 **全面覆盖大模型面试核心知识点**：这份39页的面试宝典整合了关于大模型（LLM）的众多关键问题，包括但不限于主流开源模型体系介绍、prefix LM与causal LM的区别、大模型涌现能力的成因、LLM的整体架构设计、以及“复读机”问题的产生原因和解决方案。

💡 **提供实用的模型选型与应用指导**：文章深入探讨了在不同场景下如何选择合适的模型，例如何时使用Bert模型，何时选择LLaMA或ChatGLM等大模型，并分析了专业领域是否需要专门的大模型来提供服务，为实际应用提供指导。

🚀 **助力IT人提升大模型领域竞争力**：对于正在积极学习大模型技术或寻求相关工作机会的IT从业者，这份资料是提升理论知识和面试准备的宝贵资源，通过系统学习，能够有效增强在竞争激烈的IT行业中的核心竞争力，帮助用户在面试中脱颖而出。

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在当今这个科技飞速发展的时代，大模型成为闪耀的明星，许多IT人也都在积极学习大模型，为今后IT生涯打下坚实的基础。

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部分目录展示

1、目前主流的开源模型体系有哪些?

2、prefix LM 和causal LM 区别是什么?

3、涌现能力是啥原因?

4、大模型 LLM 的架构介绍?

5、什么是 LLMs复读机问题?

6、为什么会出现LLMs复读机问题?

7、如何缓解 LLMs复读机问题?

8、Ilama输入句子长度理论上可以无限长吗?

9、什么情况用Bert 模型，什么情况用 LLaMA、ChatGLM 类大模型，咋选?

10、各个专业领域是否需要各自的大模型来服务?

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