在数据科学和自然语言处理工程面试中，您可能会遇到各种问题来评估您与大型语言模型相关的知识和技能。这些面试通常包含各种各样的问题，旨在评估您处理大型语言模型、理解 NLP 基础知识以及掌握基于 Transformer 的架构的复杂性的熟练程度。
在本文中，我们将深入探讨您在数据科学和 NLP 工程面试中可能遇到的基本面试问题。我们将这些问题分为三个不同的部分，每个部分侧重于 NLP 和大型语言模型的不同方面：NLP 基础知识、基于 Transformer 的查询和特定于大型语言模型的查询。
目录：
1. NLP 基础面试问答
1.1。描述 NLP 中标记化的过程。为什么它很重要？在代币化过程中会出现哪些挑战？
1.2. 您如何处理 NLP 模型中的偏差问题？可以使用哪些技术来缓解该问题？
1.3. 评估 NLP 模型性能的关键评估指标是什么，特别是在文本分类和机器翻译等任务中？
1.4. 解释词嵌入的概念，以及它们如何在 Word2Vec 和 GloVe 等 NLP 模型中使用。
1.5. 解释 NLP 中迁移学习的概念及其在构建有效 NLP 模型中的重要性。
1.6. 您能否讨论一些在 NLP 任务中处理词汇外 (OOV) 单词的常用技术？
1.7. 如何为特定的 NLP 任务选择合适的架构或模型大小？
1.8. NLP 中的监督学习、无监督学习和半监督学习之间有什么区别？您何时会使用每种方法？
1.9. 在NLP的背景下，文本数据预处理和清洗有哪些常用技术？
1.10. 描述一些用于处理 NLP 任务的流行库和框架，例如 spaCy、NLTK 或 Hugging Face Transformers。
1.11. 解释 NLP