本文为机器学习初学者提供了数据相关概念的面试题及答案，涵盖训练集、测试集和验证集的划分方法，以及特征和标签的识别与应用。通过生活化的比喻和实例，帮助读者轻松理解并掌握这些核心概念，为面试做好充分准备。

本文深入探讨了大模型的文件类型，分为模型文件和数据文件两大类。模型文件包括权重文件（如.pt/.pth、.ckpt、.safetensors、.bin）、配置文件（如config.、generation_config.）、词汇表文件（如tokenizer.）以及其他格式（如SavedModel、ONNX、HDF5、量化格式和GGUF）。数据文件涵盖文本文件（.txt、.csv、.）、文档文件（.doc、.pdf）、图像文件和音频文件。文章还提供了相关面试题及解析，帮助读者巩固知识并应对实际工作挑战。