考研大模型问题主要涉及以下几个方面：
模型原理及应用
介绍大模型的基本概念，如参数数量巨大的深度学习模型，以及它们与传统模型的主要区别。
探讨特定模型如Transformer的原理及其在自然语言处理中的应用。
模型性能评估
讨论评估大模型性能的常用指标，包括准确率、召回率、F1值等，以及针对生成式任务的额外指标如流畅性、多样性和相关性。
探讨模型的效率、稳定性和可解释性。
模型优化
讨论优化大模型的方法，包括模型结构上的改进（如网络架构、注意力机制）、训练过程中的技术（如分布式训练、混合精度训练）以及模型压缩技术（如剪枝、量化）。
社会影响及伦理问题
分析大模型可能带来的社会问题，如可控性和可解释性问题、数据安全和隐私保护问题、社会影响力和话语权问题。
讨论如何保证大模型的公正性、透明度和安全性。
实际应用与案例分析
通过具体案例（如税收、配给制度、价格管制等）分析大模型在现实问题中的应用。
探讨RAG技术体系及其在问答系统中的应用效果评估。
模型缺陷及改进
讨论大模型的可靠性问题，如事实性错误。
分析大模型的幻觉问题和复读机问题，以及相应的解决办法。
这些方面涵盖了考研大模型问题的主要考点，建议考生在备考过程中有针对性地进行复习和练习。