1. 面试官：如果你要设计一个可以生成中文古诗的深度学习模型，你会采用什么样的网络结构和数据集？为什么选择这种网络结构和数据集？

2. 面试官：如何评估一个文本生成模型的质量？你认为哪些指标是最重要的？

3. 面试官：在文本生成任务中，如何应对模型生成的内容出现不合理或不通顺的情况？有哪些解决方案可以改善模型的生成质量？

4. 面试官：如果你要开发一个能够准确生成中文对联的AI助手，你会考虑模型中的哪些方面以确保生成对联的准确性和美感？

5. 面试官：在文本生成任务中，语言模型的选择对生成结果有何影响？你认为哪种语言模型更适合处理中文文本生成？

6. 面试官：如何设计一个能够生成有趣、连贯并符合特定主题的中文段落的深度学习模型？

7. 面试官：在文本生成任务中，如何平衡模型的创造性和准确性？你会采用什么方法来调整模型的生成能力？

8. 面试官：如果你的文本生成模型产生了大量重复内容，你会如何处理？有哪些技术可以避免生成内容的重复性？

9. 面试官：如何应对不同风格和主题的文本生成任务？你会采用哪些方法来保持模型生成的文本与所需风格和主题一致？

10. 面试官：假设你正在开发一个文本生成模型，如何解决中文歧义问题，确保生成的文本不会产生歧义或误导性信息？