人工智能面试题 · 方案权衡 · BERT
人工智能相关岗位面试题。
共 11389 道真题 · 当前筛选命中 36 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：方案权衡 · BERT
考察点
技术栈
第 21 题说明GPT和BERT的区别 考察对预训练语言模型架构及其用途的理解第 22 题多个不同长度的句子怎么转为相同长度的Embedding，说出用模型和不用模型的方法。 考察对句子向量化中变长输入处理方法的理解，覆盖传统统计方法与预训练模型两种路径。第 23 题预训练时为什么要用Masked LM而不是直接预测下一个token？ 考察对语言模型预训练目标设计原理的理解第 24 题请说明 BERT 的模型结构，并对比它与传统文本编码器（如 RNN、LSTM）的优势。 考察对 BERT 架构原理的理解及与传统编码器的对比分析能力第 25 题请说明 Transformer、BERT 和 GPT 各自使用的位置编码方式，并比较其异同。 考察对主流模型位置编码原理的理解与对比能力第 26 题为什么BERT时代没有出现scaling law？ 考察对规模法则前提、历史背景和架构差异的理解第 27 题请介绍DeBERTa模型的核心特点及其相对BERT的主要改进。 考察对DeBERTa模型原理的理解及与BERT的对比分析能力第 28 题BERT输入长度超过最大长度限制时怎么办？ 考察对BERT输入长度限制的理解及截断、分段等处理策略第 29 题请说明 GPT 相较于 BERT-large 的主要优势。 考察对两代预训练模型架构与能力差异的理解第 30 题在什么场景下选择 BERT 类模型，什么场景下选择 LLaMA、ChatGLM 这类大语言模型？ 考察对编码器与解码器模型适用场景的理解和选型判断第 31 题请解释BERT中的位置编码，并对比旋转位置编码（RoPE）的设计思路与优缺点。 考察对Transformer位置编码原理的理解及RoPE的对比分析能力第 32 题encoder-only、decoder-only、encoder-decoder 不同架构在实际应用的使用场景分别是什么？ 考察对三种主流 Transformer 架构特点及适用场景的理解第 33 题请比较BERT和GPT在预训练目标上的区别，并说明这种区别对下游任务的影响。 考察对BERT和GPT架构及预训练方式的深入理解第 34 题对比主流大模型(如GPT、BERT、T5)在网络结构、核心机制(编码器-解码器结构、层数配置)上的核心差异,并分析这些技术选择对模型在生成力、理解深度和效率等方面的影响。 考察对主流大模型架构差异及其对能力影响的理解第 35 题BERT模型相较于Transformer架构的优化是什么？ 考察对BERT核心创新及与Transformer基础架构差异的理解第 36 题从 Word2Vec 到 BERT，模型在词表示学习上有哪些关键改进？请对比两者的核心机制、上下文建模方式以及各自适用场景。 考查对 NLP 词向量技术演进脉络的理解，以及从静态向量到动态上下文表示的核心差异。