作為AI產品經理，大模型選型需要從業(yè)務目標、技術特性和資源投入三個維度進行系統性評估。分步驟的選型：1. 場景需求拆解- 任務類型：區(qū)分生成式（GPT）、理解式（BERT）、多模態(tài)（CLIP）等任務需求- 性能指標：明確時延要求（如對話場景<2s）、準確率閾值、內容安全等級- 輸入輸出：處理文本長度（如法律文本需支持10k tokens）、多語言支持需求2. 技術參數評估- 模型架構對比：Transformer層數（如LLaMA 7B vs 13B）、注意力機制差異- 性能基準測試：在HuggingFace OpenLLM Leaderboard等榜單比對MMLU/HELM得分- 領域適配性：檢查是否經過垂直領域微調（如Med-PaLM 2醫(yī)療專用模型）3. 成本效益分析- 推理成本計算：API調用成本（如GPT-4 $0.03/1k tokens）vs 自建GPU集群成本- 算力需求評估：模型參數量與GPU顯存關系（7B模型需至少16G顯存）- 長尾運維成本：監(jiān)控維護、版本迭代、安全補丁更新等隱性成本4. 工程化適配度- 部署方案驗證：測試ONNX轉換效果、量化后精度損失（INT8量化典型損失2-5%）- 擴展能力測試：分布式推理效率、最大并發(fā)請求承載量- 工具鏈完整性：配套的Prompt工程工具、評估體系、持續(xù)訓練Pipeline5. 風險合規(guī)審查- 數據隱私合規(guī)：評估模型訓練數據來源合法性（如排除版權爭議數據）- 輸出可控性：測試有害內容生成概率及防護機制有效性- 許可證審查：確認商用限制（如LLaMA商用需單獨授權）6. 迭代路線規(guī)劃- 短期方案：采用API快速驗證（如Azure OpenAI）+ RAG增強時效性- 中期過渡：微調行業(yè)小模型（LoRA適配器方案）- 長期演進：構建混合模型架構（大模型+規(guī)則引擎+傳統ML） #?？图钣媱?  #大模型#  #大模型面經#  #找工作#  #聊聊我眼中的AI#  #數據人的面試交流地#  #AI了，我在打一種很新的工#  #產品經理# #牛客AI配圖神器#

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#面經#第一次面試，開始的時候緊張的話都不會說了，好在面試官人不錯，一直安慰我沒事沒事，后面慢慢進入狀態(tài)基本都答出來了，不過感覺問的太簡單了，有點像kpi面#?？虯I配圖神器#1.自我介紹2.問基于什么原因選的項目3.項目是從零開始還是開源的4.為啥用sentinel5.問做商城項目最大的感受6.springcloud用了哪些組件7.es提升8倍是怎么計算的8.為什么用es9.有嘗試用ai寫代碼嗎10.用的什么ai產品11.問學沒學過一些計算機基礎課12.計網osi分層13.網絡層有什么用14.問tcp，udp區(qū)別15.tcp三次握手作用，能變成兩次嗎？16.http 200返回碼有什么含義17.http和https的區(qū)別18.知道哪些數據結構，在項目中用到哪些19.問排序算法20.問快速排序最慢的情況，什么情況下最慢21.sql中select，where，join，limit排序，再加個having呢22.索引是什么23.索引的優(yōu)缺點24.java面向對象的三大特征25.java創(chuàng)建對象有幾種方法26.static方法能調用普通方法嗎27.char類型能存中文嗎28.問hashmap底層實現，數組是怎么擴容的29.hash key碰撞后怎么處理30.問ai對自己的提高，問會不會被ai替代，日常用ai多不多，怎么用31.反問環(huán)節(jié)