2025 年 30 大生成式 AI 面试问题及答案
Posted: Mon Mar 17, 2025 5:27 am
生成人工智能 (也称为Generative AI或 GenAI) 是 AI 的一个子类别，专注于使用各种 AI 技术创建新内容，例如文本、图像或视频。
随着 GenAI 的不断发展，它已渗透到软件开发等许多其他技术领域。在这些领域，对其基本原理的广泛了解将变得越来越重要。
对于数据科学家、机器学习从业者和人工智能工程师等角色来说，生成人工智能是一个关键的课题。
以下是您在面试中可能会被问到的 30 个 GenAI 面试问题。
获得顶级 AI 认证
证明你可以有效且负责任地使用人工智能。
基本生成式人工智能面试问题
让我们从一些基础的生成式人工智能面试问题开始。这些问题将测试您对核心概念和原则的理解。
判别模型和生成模型之间的主要区别是什么？
判别模型学习类别与模式之间的决策边界，从而区分它们。它们估计 加纳赌博数据 概率P(y|x)，即给定输入数据x时特定标签y的概率。这些模型专注于区分不同的类别。
生成模型通过对联合概率P(x,y)进行建模来学习数据本身的分布，这涉及从该分布中采样数据点。在对数千张数字图像进行训练后，这种采样可以生成一张新的数字图像。
请阅读有关生成模型与判别模型的博客以了解更多内容：差异和用例。
你能解释一下生成对抗网络（GAN）背后的基本原理吗？
GAN 由两个相互竞争的神经网络构成（因此称为“对抗性”）：一个生成器和一个鉴别器。
生成器创建虚假数据样本，而鉴别器根据真实训练数据对其进行评估。这两个网络同时进行训练：
生成器的目的是生成与真实数据难以区分的图像，使得鉴别器无法分辨出差异。
鉴别器的目的是准确识别给定的图像是真实的还是生成的。
通过这种竞争性学习，生成器变得能够熟练地生成与训练数据相似的高度逼真的数据。
生成式人工智能在现实世界中有哪些流行的应用？
图像生成：为艺术或设计生成逼真的图像。（稳定扩散）
文本生成：用于聊天机器人、内容创建或翻译。（ChatGPT，Claude）
药物发现：设计新的药物分子结构。
数据增强：扩展机器学习的低数据数据集。
训练和评估生成式 AI 模型面临哪些挑战？
计算成本：训练更复杂的模型需要较高的计算能力和硬件要求。
训练复杂性：训练生成模型可能具有挑战性且充满细微差别。
评估指标：定量评估模型输出的质量和多样性具有挑战性。
数据要求：生成模型通常需要大量高质量、多样化的数据。此类数据的收集可能非常耗时且成本高昂。
偏见和公平性：未经检查的模型可能会放大训练数据中存在的偏见，从而导致不公平的输出。
使用生成式人工智能时需要考虑哪些道德问题？
GenAI 及其用例的广泛使用需要对其在道德方面的表现进行彻底评估。一些例子包括：
Deepfakes ：创建虚假但超现实的媒体可能会传播错误信息或诽谤个人。
偏见的产生：放大训练数据中的历史和社会偏见。
知识产权：未经授权使用数据中的版权材料。
如何使用生成式人工智能来增强或提升人类的创造力？
虽然人工智能模型的幻觉可能会产生错误的输出，但这些生成模型在许多方面和用途上都很有帮助。它们可以作为各个领域专家的创作灵感：
艺术与设计：提供艺术与设计方面的灵感。
写作帮助：建议标题和写作思路或完成文本。
音乐：创作节拍与和声。
编程：优化现有代码或提供解决实施问题的方法。
中级生成式人工智能面试问题
现在我们已经介绍了基础知识，让我们探索一些中级生成式 AI 面试问题。
GAN 中的“模式崩溃”是什么？我们该如何解决它？
就像内容创作者发现某种格式的视频可以带来更多覆盖面和互动一样，GAN 的生成模型可能会专注于有限的输出多样性，从而欺骗鉴别器模型。这会导致生成器产生一小部分输出，从而损害生成数据的多样性和灵活性。
解决这一问题的可能方法是通过调整超参数和各种优化算法来专注于训练技术，应用促进多样性的正则化，或组合多个生成器来覆盖不同的数据生成模式。
变分自动编码器（VAE）如何工作？
变分自动编码器(VAE)是一种生成模型，它学习将输入数据编码到潜在空间中，然后将其解码回来以重建原始输入数据。VAE 是编码器-解码器模型：
编码器将输入数据映射到潜在空间上的分布。
解码器从该潜在空间分布中抽样重建输入数据。
变分自动编码器的结构
变分自动编码器的结构。（来源：Wikimedia Commons）
VAE 与传统自动编码器的不同之处在于，VAE 鼓励潜在空间遵循已知分布（例如高斯分布）。这使得它们更适合通过从该潜在空间采样来生成新数据。
你能解释一下变分自动编码器（VAE）和GAN之间的区别吗？
架构：VAE 使用编码器-解码器架构来映射到潜在空间，而 GAN 由两个具有不同目的的网络组成——生成器和鉴别器，它们相互竞争。
方法：通过利用概率方法，VAE 学会将输入数据映射到可能表示的整个分布。这使它们成为生成新数据的灵活模型。另一方面，GAN 采用对抗方法，其中两个网络相互竞争。这优化了生成器，使其能够创建与训练数据相比更逼真的图像。
随着 GenAI 的不断发展，它已渗透到软件开发等许多其他技术领域。在这些领域，对其基本原理的广泛了解将变得越来越重要。
对于数据科学家、机器学习从业者和人工智能工程师等角色来说，生成人工智能是一个关键的课题。
以下是您在面试中可能会被问到的 30 个 GenAI 面试问题。
获得顶级 AI 认证
证明你可以有效且负责任地使用人工智能。
基本生成式人工智能面试问题
让我们从一些基础的生成式人工智能面试问题开始。这些问题将测试您对核心概念和原则的理解。
判别模型和生成模型之间的主要区别是什么？
判别模型学习类别与模式之间的决策边界，从而区分它们。它们估计 加纳赌博数据 概率P(y|x)，即给定输入数据x时特定标签y的概率。这些模型专注于区分不同的类别。
生成模型通过对联合概率P(x,y)进行建模来学习数据本身的分布，这涉及从该分布中采样数据点。在对数千张数字图像进行训练后，这种采样可以生成一张新的数字图像。
请阅读有关生成模型与判别模型的博客以了解更多内容：差异和用例。
你能解释一下生成对抗网络（GAN）背后的基本原理吗？
GAN 由两个相互竞争的神经网络构成（因此称为“对抗性”）：一个生成器和一个鉴别器。
生成器创建虚假数据样本，而鉴别器根据真实训练数据对其进行评估。这两个网络同时进行训练：
生成器的目的是生成与真实数据难以区分的图像，使得鉴别器无法分辨出差异。
鉴别器的目的是准确识别给定的图像是真实的还是生成的。
通过这种竞争性学习，生成器变得能够熟练地生成与训练数据相似的高度逼真的数据。
生成式人工智能在现实世界中有哪些流行的应用？
图像生成：为艺术或设计生成逼真的图像。（稳定扩散）
文本生成：用于聊天机器人、内容创建或翻译。（ChatGPT，Claude）
药物发现：设计新的药物分子结构。
数据增强：扩展机器学习的低数据数据集。
训练和评估生成式 AI 模型面临哪些挑战？
计算成本：训练更复杂的模型需要较高的计算能力和硬件要求。
训练复杂性：训练生成模型可能具有挑战性且充满细微差别。
评估指标：定量评估模型输出的质量和多样性具有挑战性。
数据要求：生成模型通常需要大量高质量、多样化的数据。此类数据的收集可能非常耗时且成本高昂。
偏见和公平性：未经检查的模型可能会放大训练数据中存在的偏见，从而导致不公平的输出。
使用生成式人工智能时需要考虑哪些道德问题？
GenAI 及其用例的广泛使用需要对其在道德方面的表现进行彻底评估。一些例子包括：
Deepfakes ：创建虚假但超现实的媒体可能会传播错误信息或诽谤个人。
偏见的产生：放大训练数据中的历史和社会偏见。
知识产权：未经授权使用数据中的版权材料。
如何使用生成式人工智能来增强或提升人类的创造力？
虽然人工智能模型的幻觉可能会产生错误的输出，但这些生成模型在许多方面和用途上都很有帮助。它们可以作为各个领域专家的创作灵感：
艺术与设计：提供艺术与设计方面的灵感。
写作帮助：建议标题和写作思路或完成文本。
音乐：创作节拍与和声。
编程：优化现有代码或提供解决实施问题的方法。
中级生成式人工智能面试问题
现在我们已经介绍了基础知识，让我们探索一些中级生成式 AI 面试问题。
GAN 中的“模式崩溃”是什么？我们该如何解决它？
就像内容创作者发现某种格式的视频可以带来更多覆盖面和互动一样，GAN 的生成模型可能会专注于有限的输出多样性，从而欺骗鉴别器模型。这会导致生成器产生一小部分输出，从而损害生成数据的多样性和灵活性。
解决这一问题的可能方法是通过调整超参数和各种优化算法来专注于训练技术，应用促进多样性的正则化，或组合多个生成器来覆盖不同的数据生成模式。
变分自动编码器（VAE）如何工作？
变分自动编码器(VAE)是一种生成模型，它学习将输入数据编码到潜在空间中，然后将其解码回来以重建原始输入数据。VAE 是编码器-解码器模型：
编码器将输入数据映射到潜在空间上的分布。
解码器从该潜在空间分布中抽样重建输入数据。
变分自动编码器的结构
变分自动编码器的结构。（来源：Wikimedia Commons）
VAE 与传统自动编码器的不同之处在于，VAE 鼓励潜在空间遵循已知分布（例如高斯分布）。这使得它们更适合通过从该潜在空间采样来生成新数据。
你能解释一下变分自动编码器（VAE）和GAN之间的区别吗？
架构：VAE 使用编码器-解码器架构来映射到潜在空间，而 GAN 由两个具有不同目的的网络组成——生成器和鉴别器，它们相互竞争。
方法：通过利用概率方法，VAE 学会将输入数据映射到可能表示的整个分布。这使它们成为生成新数据的灵活模型。另一方面，GAN 采用对抗方法，其中两个网络相互竞争。这优化了生成器，使其能够创建与训练数据相比更逼真的图像。