ai大模型基础面试题

ai大模型基础面试题

问题1：文本生成的几大预训练任务？

GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列：包括GPT、GPT-2、GPT-3等。这些模型使用Transformer架构进行预训练，在大规模语料上学习语言模型，能够生成连贯、具有语义的文本。

BART（Bidirectional and Auto-Regressive Transformer）：BART是一种基于Transformer的生成式预训练模型。它通过自回归解码器实现文本生成，通过自编码器预训练目标来重构输入文本，能够生成流畅、连贯的文本。

T5（Text-to-Text Transfer Transformer）：T5是一种通用的文本生成模型，使用了编码器-解码器结构。它将不同的自然语言处理（NLP）任务转换为文本到文本的转换任务，可用于机器翻译、摘要生成、问题回答等多个NLP任务。

XLNet：XLNet是一种基于Transformer架构的预训练模型，采用了自回归和自编码器的组合方式进行训练。它在语言建模任务上引入了全局的上下文信息，能够生成更加准确和连贯的文本。

UniLM（Unified Language Model）：UniLM是一种多任务学习的预训练模型，将不同的自然语言处理任务转化为统一的生成式任务。它可以用于文本摘要、问答系统、机器翻译等多个任务。

问题2：多模态中常见的SOTA模型有哪些？
……