小鹏汽车NLP算法岗面试题8道|含解析

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问题1、跨模态对齐方式

跨模态对齐（Cross-Modal Alignment）主要用于多模态任务，使不同模态的数据在共同的表征空间中具有一致性。主要方法包括：

• 特征级对齐（Feature-Level Alignment）通过共享或对齐视觉和文本特征空间，如 CLIP 采用共享 Transformer 编码文本和图像并通过对比学习对齐。
• 语义级对齐（Semantic-Level Alignment）通过对比损失、交叉注意力等方式使相同语义的图像-文本对靠近，例如 BLIP 使用文本-图像匹配（ITM）进行对齐。
• 表示级对齐（Representation-Level Alignment）使用统一的潜在变量（Latent Variables）或共享 Transformer 进行表征，例如 Flamingo 通过门控机制融合文本和图像特征。
• 生成式对齐（Generative Alignment）通过扩散模型或生成模型将文本映射到图像，如 Stable Diffusion、Deepseek-VL 通过视觉解码器学习对齐。

问题2、Adapter和lora区别

Adapter 和 LoRA 都是参数高效微调（PEFT）方法，但有以下区别：

特性

Adapter

LoRA

结构

在 Transformer 层中插入小型可训练层

直接修改权重矩阵的低秩表示

参数开销

增加额外的参数

仅修改低秩矩阵，参数更少

计算开销

额外的前向传播计算

仅修改部分权重矩阵，计算开销低

适用场景

适用于多任务微调

适用于大模型的高效微调

代表模型

BERT-Adapter、GPT-Adapter

LLaMA-LoRA、Qwen-LoRA

问题3、Agent的基本原理

Agent 主要基于感知-决策-执行的循环流程，核心组成部分包括：

• 感知（Perception）：利用环境输入（文本、语音、图像等），通过 Transformer、大模型或 RL 进行理解。
• 决策（Planning）：基于规则、强化学习（RL）、LLM 规划任务流程，如 ReAct 结合 LLM 进行思考和行动。
• 执行（Execution）：调用 API、数据库、工具执行任务，例如 LangChain 的 Tool Use。
• 反馈（Feedback）：基于外部环境反馈调整策略，如 AutoGPT 结合 RLHF 进行优化。

问题4、multi-agent的设计

Multi-Agent 设计涉及多个 Agent 之间的协作，主要模式有：

• 任务分工（Task Allocation）：不同 Agent 负责不同任务，如一个负责 NLP 处理，另一个负责知识检索。
• 角色扮演（Role-based Agents）：如 ChatDev 采用 CEO、PM、程序员等角色进行自动代码开发。
• 博弈机制（Game Theory）：如 Multi-Agent RL，多个 Agent 竞争或合作来优化整体任务，如 AlphaStar。
• 层级架构（Hierarchical Agents）：上层 Agent 负责高阶规划，下层 Agent 执行子任务，如 OpenAI’s Debate Model。

问题5、MLA和MHA的差别和优势

MLA（Multi-Layer Attention）和 MHA（Multi-Head Attention）的主要区别如下：

特性

MLA（多层注意力）

MHA（多头注意力）

结构

叠加多层注意力

并行多头注意力

计算方式

每一层独立计算注意力

在同一层并行计算多个注意力头

信息融合

深层次信息融合

提供更丰富的特征表达

优势

更适合捕获长期依赖

计算效率高，适合 Transformer

应用场景

深度 RNN，LSTM 变种

Transformer, GPT 系列

问题6、GRPO的设计原理以及KL散度公式

GRPO（Guided Reward Policy Optimization）是强化学习中的一种优化方法，目的是通过奖励引导优化策略。核心思想：

1. 引导式优化（Guided Optimization）：在 PPO 基础上增加引导奖励。
2. KL 散度控制：使用 KL 散度约束新策略与旧策略的变化范围。

KL 散度公式：

其中：

是新策略，

是旧策略。

问题7、DPO的计算公式

DPO（Direct Preference Optimization）通过直接优化偏好分数来调整策略。核心公式：

其中：

是打分函数，

是偏好数据中的胜负对。

目标是最大化偏好数据的正确排序，提高 RLHF 训练的稳定性。

问题8、RAG的优势和难点

优势：

1. 可控性强：模型不会胡编乱造，基于真实检索数据回答。
2. 知识更新方便：无需重新训练模型即可更新知识库。
3. 降低参数需求：不需要超大模型就能提供丰富知识。
4. 增强推理能力：结合知识检索和 LLM，提高回答准确性。

难点：

1. 检索质量：向量召回和 BM25 召回的效果需要优化。
2. 长文本处理：大规模知识库的召回效率和准确性。
3. 查询理解：如何将用户查询映射到合理的检索请求。
4. 融合机制：如何有效融合检索到的信息，避免冲突。
5. 私有化部署：在封闭环境中运行 RAG 需要优化检索效率。

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