【大模型】【多模态工程师】【面经】（CLIP+视觉语言模型+多模态融合）

【大模型】【多模态工程师】【面经】

基本信息

面试题目

视觉语言模型

1. CLIP 的原理？对比学习怎么做的？
2. BLIP/BLIP-2 的架构？
3. LLaVA 怎么实现视觉-语言理解？
4. GPT-4V 的多模态能力怎么实现？

多模态融合

1. 早期融合 vs 后期融合的区别？
2. Cross-Attention 在多模态中的作用？
3. 图像 Token 化怎么做？
4. 视觉编码器的选择？ViT vs CNN？

应用场景

1. 图像描述（Image Captioning）怎么做？
2. 视觉问答（VQA）的流程？
3. 图像编辑（Image Editing）的技术方案？
4. 视频理解怎么处理时序信息？

评估和优化

1. 多模态模型怎么评估？
2. 怎么处理模态之间的对齐问题？
3. 数据不够怎么办？

准备建议

• CLIP 原理要能讲清
• 视觉语言模型架构要熟悉
• 多模态融合方法要理解
• 准备实际项目经验