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AI产品经理面试100问

Attention(重点掌握)

什么是注意力，为何要运用注意力，它具备怎样的功效 ？ 。

2.Attention的流程是什么样的?

3. 普通的Attention，与Transformer的Self - attention，二者之间存在着什么样的关系呢？

4.什么是Self-attention?

Transformer(重点掌握)

1.Transformer究竟是何物，其基本原理又是怎样的呢?2.自注意力即在Self - Attention方面究有何作用呀?它具备何种优势呢?

Transformer的Encoder是做什么的呢，Transformer的Decoder又是做些什么的呀？

4.Multi - Head Attention到底是什么呢。它究竟起到什么样的作用呢。

什么是被用于Transformer里的Positional Encoding所做的事情，它究竟起什么作用，它是干什么用的，它有怎样的用途 ，它的目的是啥。

6.Transformer的训练过程?

7.Transformer跟传统的RNN以及CNN模型存在怎样的区别呢?，8.怎样去解释Transformer的注意力权重呢?，9.Transformer在自然语言处理、计算机视觉等领域的。

BERT(重点掌握)

1.BERT是什么?全称是什么?

2.BERT是如何进行预训练的?

3.BERT的优点是什么?

4.BERT的输入是什么?

5.BERT的预训练过程中是否使用了位置编码和注意力机制?

6.BERT的预训练模型有多大?

7.BERT跟传统的Word2Vec、GloVe存在着怎样的区别呢?

8.BERT的训练策略有哪些?

9.如何微调 BERT?

10.BERT的应用场景有哪些?

11.BERT的改进和扩展有哪些?

Chatgpt(重点掌握)

1.chatgpt的训练原理(RLHF)是什么?

2.为什么 RLHF的效果这么好?

3.RLHF使用的训练数据是什么样的?

4.Chatgpt目前还有什么缺陷?

第1题 AI产品开发过程中,如何处理数据质量问题?

1、确保数据来源的多样性和准确性;

2、进行彻底的数据清洗，包括处理缺失值、异常值和错误;

3 、进行数据预处理，如标准化和特征工程;

4、 通过验证和测试来监控数据质量;

建立起数据治理流程，对其持续进行监控，还要不断改进数据质量。有了这些措施，对于提升A模型的性能以及产品的整体质量是有帮助的。

当一款AI产品处于落地历程之时，产品经理开展的工作流程究竟是怎样的，其核心职责又是什么 ？ 。

在AI产品落地进程里，产品经理承担着从进行市场调研起始一直到产品发布的整个流程的管理工作，要保证产品设计契合用户需求以及业务目标，核心职责涵盖市场分析，产品规划，团队协调，进度监控，用户反馈收集，产品迭代，还有市场推广这样几个方面，产品经理必须确保产品于技术，用户体验以及商业价值之间达成平衡状态，促使产品成功上市并且持续进行优化 。

第3题 如何处理AI技术和人工之间的平衡问题?

进行AI跟人工之间平衡的处理，重点在于寻觅互补之处，AI在处理海量数据以及重复性任务方面拿手，人的强项却是创造性思维方面、情感交流方面以及复杂决策方面了，所以，交由A1专门负责数据处理及模式识别，人类则专心于那些需要深度理解以及情感投入的工作，这样一来，二者能够相互补充，一起提高工作效率以及质量 。

第4题 对话系统和问答系统有什么差异?

对话系统和问答系统的主要区别在于它们的交互方式和功能范围。

这样一个系统，它的目的在于模拟出人类之间才会有的自然对话，它具备能够开展多轮交互的能力，它可以理解上下文的意思，它还能够对各种各样的话题以及任务进行处理 。

问答系统专门致力于回答特定的问题，往往是一次性的交互行为，并不需要维持对话具备连贯性，最为主要被运用在知识查询以及信息检索方面。简而言之地讲，对话系统愈发类似于一个能够开展长时间对话的友人，然而问答系统则愈发好像是一位能够迅速提供答案的专家。

第5题 AI产品和普通产品有什么区别?

与普通产品相比，AI产品的主要区别在于，后者融入了人工智能技术，它能够借助对数据的学习与分析，自动去执行任务，还能提供个性化服务，并且在使用期间可不断自我优化。普通产品一般依赖固定程序以及预设功能，并不拥有自我学习与适应的能力。简单来讲，AI产品具备智能化、自适应以及学习能力，普通产品则更依赖预设的规则和操作。

第6题 你对大预言模型(LLM)的理解?

大预言模型，也就是LLM，是一种先进的自然语言处理技术，它借助深度学习算法，去处理大量的文本数据，进而能够理解以及生成人类语言。这些模型一般基于大规模的神经网络，像Transformer架构，能够执行各类语言任务，诸如文本生成、翻译、摘要、问答等等。LLM的核心之处在于，其能够学习语言的复杂模式与结构，所以在没有明确编程指令的状况下，对语言进行智能处理以及创造性的响应。

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AI产品经理，0基础小白入门指南

作为一个零基础小白，如何做到真正的入局AI产品？

什么才叫真正的入局？

自身职业前景的确定，会取决于是否对AI有所了解，是否清楚产品经理相关内容，是否拥有凭借利用大模型来开展应用开发的能力，是否能够针对大模型予以优化 。

你是否遇到这些问题：

1、传统产品经理

2、互联网业务负责人/运营 3、大学生/小白

致力于对开发者予以助力，使其冲破阻碍，迅速知悉 AI 产品经理的关键技术原理，去研习相关的 AI 产品经理，以及大模型技术，从原理起始切实投身于 AI 产品经理领域。

这里整理了一些AI产品经理学习资料包给大家

AI产品经理经典面试八股文

大模型RAG经验面试题

大模型LLMS面试宝典

大模型典型示范应用案例集99个

AI产品经理入门书籍

生成式AI商业落地白皮书

扮演人工智能产品经理角色，不但得知晓行业前行趋向，还应明白人工智能技术内涵，能够为诸位予以助力：

深入了解大语言模型商业应用，快速掌握AI产品技能

掌握AI算法原理与未来趋势，提升多模态AI领域工作能力

实战案例与技巧分享，避免产品开发弯路

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AI大模型学习福利

作为一名有着热心肠的互联网领域老兵，我做出决定要把珍贵的AI知识给予大家分享 ，至于究竟能学习获得多少 ，这就要看你的学习毅力以及能力状况了 。我已经将重要的AI大模型相关资料 ，其中涵盖AI大模型入门学习思维导图 ，还有精品AI大模型学习书籍手册 ，以及视频教程 ，及实战学习等录播视频 ，免费地分享出来了 。

大模型&AI产品经理如何学习

请大家给点赞，还有收藏，能做到吗，我把花了2万购买的大模型学习资料免费分享给你们，过来瞧瞧都有啥东西，能做到不 。

1.学习路线图

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段，是要从Prompts角度着手，借助大模型提示词工程，进而更好地发挥模型的作用，。

第三阶段，大模型平台应用开发，通过借助阿里云PAI平台，来构建电商领域的虚拟试衣系统 。

第四阶段，以LangChain框架作为实例来开展大模型知识库应用开发，进而构建起一个针对物流行业咨询的智能问答系统。

第五阶段，大模型微调开发，借助大健康领域构建适合该领域的大模型，借助新零售领域构建适合该领域的大模型，借助新媒体领域构建适合该领域的大模型。

进入第六阶段，主要是以SD多模态大模型为对象，在此基础之上进行操作，成功搭建起了一个文生图的小程序案例标点符号。

第七阶段，主要是围绕大模型平台展开应用与开发，借助星火大模型和文心大模型等已成熟的大模型，去构建大模型行业应用。

2.视频教程

虽说网上存在着诸多学习资源，然而基本上全部都是残缺不全的，这可是我自行整理的大模型视频教程，上面路线图里的每一个知识点，我都配备了与之相应的视频讲解。

（都打包成一块的了，不能一一展开，总共300多集）

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方图片前往获取

3.技术文档和电子书

在这里，主要对大模型相关的PDF书籍进行了整理，还有行业报告以及 文档，数量有几百本，并且这些全部都是当下行业里最新的 。

4.LLM面试题和面经合集

这里主要进行了整理，整理的是行业目前最新的大模型面试题，还有各种大厂offer面经合集 。

学会后的收获：

? 大模型全栈工程实现涵盖前端、后端、产品经理、设计、数据分析等方面，借助这门课程能够获取不同能力。 ，。

能够借助大模型去解决相关实际项目需求，在大数据时代，越来越多的企业以及机构需要处理海量数据，运用大模型技术能够更优地处理这些数据，提升数据分析以及决策的准确性，所以，掌握大模型应用开发技能，可使程序员更妥善地应对实际项目需求。

对于基于大模型同企业数据的AI应用展开开发，要达成大模型理论的掌握，把GPU算力及硬件予以把握，对LangChain开发框架进行了解且掌握项目实战技能，还要学会Fine - tuning垂直训练大模型，也就是要将数据准备做好，把数据蒸馏完成，还要实现大模型部署，从而一站式掌握 。

可以具备当下热门大模型垂直领域模型训练的能力，进而提升程序员的编码能力，大模型应用开发要求掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，掌握这些技术能够提升程序员的编码能力以及分析能力，促使程序员更娴熟地编写高质量代码。

1.AI大模型学习路线图

2.100套AI大模型商业化落地方案

3.100集大模型视频教程

4.200本大模型PDF书籍

5.LLM面试题合集

6.AI产品经理资源合集

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