大模型應(yīng)該是目前當(dāng)之無(wú)愧的最有影響力的AI技術(shù)，它正在革新各個(gè)行業(yè)，包括自然語(yǔ)言處理、機(jī)器翻譯、內(nèi)容創(chuàng)作和客戶服務(wù)等等，正在成為未來(lái)商業(yè)環(huán)境的重要組成部分。

截至目前大模型已經(jīng)超過(guò)200個(gè)，在大模型縱橫的時(shí)代，不僅大模型技術(shù)越來(lái)越卷，就連大模型相關(guān)的崗位和面試也開(kāi)始越來(lái)越卷了。

本文總結(jié)大模型算法崗位面試題（含答案），內(nèi)容如下：

*一、基礎(chǔ)篇*

1、目前主流的開(kāi)源模型體系有哪些？

• Transformer體系：由Google提出的Transformer 模型及其變體，如BERT、GPT 等。
• PyTorch Lightning：一個(gè)基于PyTorch的輕量級(jí)深度學(xué)習(xí)框架，用于快速原型設(shè)計(jì)和實(shí)驗(yàn)。
• TensorFlow Model Garden：TensorFlow官方提供的一系列預(yù)訓(xùn)練模型和模型架構(gòu)。
• Hugging Face Transformers：一個(gè)流行的開(kāi)源庫(kù)，提供了大量預(yù)訓(xùn)練模型和工具，用于NLP 任務(wù)。

2、prefix LM 和 causal LM 區(qū)別是什么**?**

prefix LM (前綴語(yǔ)言模型)：在輸入序列的開(kāi)頭添加一個(gè)可學(xué)習(xí)的任務(wù)相關(guān)的前綴，然后使用這個(gè)前綴

和輸入序列一起生成輸出。這種方法可以引導(dǎo)模型生成適應(yīng)特定任務(wù)的輸出。

causal LM (因果語(yǔ)言模型)：也稱為自回歸語(yǔ)言模型，它根據(jù)之前生成的 token 預(yù)測(cè)下一個(gè)token。在

生成文本時(shí)，模型只能根據(jù)已經(jīng)生成的部分生成后續(xù)部分，不能訪問(wèn)未來(lái)的信息。

3、涌現(xiàn)能力是啥原因**?**

涌現(xiàn)能力 (Emergent Ability) 是指模型在訓(xùn)練過(guò)程中突然表現(xiàn)出的新的、之前未曾預(yù)料到的能力。這種現(xiàn)象通常發(fā)生在大型模型中，原因是大型模型具有更高的表示能力和更多的參數(shù)，可以更好地捕捉數(shù)據(jù)中的模式和關(guān)聯(lián)。

隨著模型規(guī)模的增加，它們能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)到更復(fù)雜、更抽象的概念和規(guī)律，從而展現(xiàn)出涌現(xiàn)能力。

3、大模型LLM的架構(gòu)介紹**?**

大模型LLM(Large Language Models) 通常采用基于Transformer的架構(gòu)。Transformer模型由多個(gè)編碼器或解碼器層組成，每個(gè)層包含多頭自注意力機(jī)制和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這些層可以并行處理輸入序列中的所有位置，捕獲長(zhǎng)距離依賴關(guān)系。大模型通常具有數(shù)十億甚至數(shù)千億個(gè)參數(shù)，可以處理大量的文本數(shù)據(jù)，并在各種NLP任務(wù)中表現(xiàn)出色。

前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (Feedforward Neural Network) 是一種最基礎(chǔ)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類(lèi)型，它的信息流動(dòng)是單向的，從輸入層經(jīng)過(guò)一個(gè)或多個(gè)隱藏層，最終到達(dá)輸出層。在前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，神經(jīng)元之間的連接不會(huì)形成閉環(huán)，這意味著信號(hào)在前向傳播過(guò)程中不會(huì)回溯。前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本組成單元是神經(jīng)元，每個(gè)神經(jīng)元都會(huì)對(duì)輸入信號(hào)進(jìn)行加權(quán)求和，然后通過(guò)一個(gè)激活函數(shù)產(chǎn)生輸出。激活函數(shù)通常是非線性的，它決定了神經(jīng)元的輸出是否應(yīng)該被激活，從而允許網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)復(fù)雜和非線性的函數(shù)。

前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模式識(shí)別、函數(shù)逼近、分類(lèi)、回歸等多個(gè)領(lǐng)域都有應(yīng)用。例如，在圖像識(shí)別任務(wù)中，網(wǎng)絡(luò)的輸入層節(jié)點(diǎn)可能對(duì)應(yīng)于圖像的像素值，而輸出層節(jié)點(diǎn)可能代表不同類(lèi)別的概率分布。

訓(xùn)練前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常涉及反向傳播 (Backpropagation) 算法，這是一種有效的學(xué)習(xí)算法，通過(guò)計(jì)算輸出層的誤差，并將這些誤差信號(hào)沿網(wǎng)絡(luò)反向傳播，以調(diào)整連接權(quán)重。通過(guò)多次迭代這個(gè)過(guò)程，網(wǎng)絡(luò)可以逐漸學(xué)習(xí)如何減少輸出誤差，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)輸入數(shù)據(jù)的正確分類(lèi)或回歸。

在設(shè)計(jì)和訓(xùn)練前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，需要考慮多個(gè)因素，包括網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)、每層的神經(jīng)元數(shù)目、激活函數(shù)的選擇、學(xué)習(xí)速率、正則化策略等，這些都對(duì)網(wǎng)絡(luò)的性能有重要影響。

4、目前比較受歡迎的開(kāi)源大模型有哪些**?**

GPT系列：由OpenAl開(kāi)發(fā)的生成式預(yù)訓(xùn)練模型，如 GPT-3。

BERT系列：由Google開(kāi)發(fā)的轉(zhuǎn)換式預(yù)訓(xùn)練模型，如BERT、RoBERTa等。

T5系列：由Google開(kāi)發(fā)的基于Transformer的編碼器-解碼器模型，如T5、mT5等。

5、目前大模型模型結(jié)構(gòu)都有哪些**?**

• Transformer：基于自注意力機(jī)制的模型，包括編碼器、解碼器和編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)。
• GPT系列：基于自注意力機(jī)制的生成式預(yù)訓(xùn)練模型，采用解碼器結(jié)構(gòu)。
• BERT系列：基于自注意力機(jī)制的轉(zhuǎn)換式預(yù)訓(xùn)練模型，采用編碼器結(jié)構(gòu)。
• T5系列：基于Transformer的編碼器-解碼器模型。

**
**

6、prefix LM 和 causal LM**、encoder-decoder 區(qū)別及各自有什么優(yōu)缺點(diǎn)?**

prefix LM：通過(guò)在輸入序列前添加可學(xué)習(xí)的任務(wù)相關(guān)前綴，引導(dǎo)模型生成適應(yīng)特定任務(wù)的輸 出。優(yōu)點(diǎn)是可以減少對(duì)預(yù)訓(xùn)練模型參數(shù)的修改，降低過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)；缺點(diǎn)是可能受到前綴表示長(zhǎng)度的限制，無(wú)法充分捕捉任務(wù)相關(guān)的信息。

causal LM：根據(jù)之前生成的 token預(yù)測(cè)下一個(gè) token, 可以生成連貫的文本。優(yōu)點(diǎn)是可以生成靈 活的文本，適應(yīng)各種生成任務(wù)；缺點(diǎn)是無(wú)法訪問(wèn)未來(lái)的信息，可能生成不一致或有誤的內(nèi)容。

encoder-decoder：由編碼器和解碼器組成，編碼器將輸入序列編碼為固定長(zhǎng)度的向量，解碼器 根據(jù)編碼器的輸出生成輸出序列。優(yōu)點(diǎn)是可以處理輸入和輸出序列不同長(zhǎng)度的任務(wù)，如機(jī)器翻譯；缺點(diǎn)是模型結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，訓(xùn)練和推理計(jì)算量較大。

**
**

7、模型幻覺(jué)是什么**?業(yè)內(nèi)解決方案是什么?**模型幻覺(jué)是指模型在生成文本時(shí)產(chǎn)生的不準(zhǔn)確、無(wú)關(guān)或虛構(gòu)的信息。這通常發(fā)生在模型在缺乏足夠信

息的情況下進(jìn)行推理或生成時(shí)。業(yè)內(nèi)的解決方案包括：

使用更多的數(shù)據(jù)和更高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)提高模型的泛化和準(zhǔn)確性。

引入外部知識(shí)源，如知識(shí)庫(kù)或事實(shí)檢查工具，以提供額外的信息和支持。

強(qiáng)化模型的推理能力和邏輯推理，使其能夠更好地處理復(fù)雜問(wèn)題和避免幻覺(jué)。

**
**

8、大模型的Tokenizer的實(shí)現(xiàn)方法及原理**?**

大模型的Tokenizer通常使用字節(jié)對(duì)編碼 (Byte-Pair Encoding,BPE) 算法。BPE算法通過(guò)迭代地將最頻繁出現(xiàn)的字節(jié)對(duì)合并成新的符號(hào)，來(lái)構(gòu)建一個(gè)詞匯表。在訓(xùn)練過(guò)程中，模型會(huì)學(xué)習(xí)這些符號(hào)的嵌入表示。Tokenizer將輸入文本分割成符號(hào)序列，然后將其轉(zhuǎn)換為模型可以處理的數(shù)字表示。

這種方法可以有效地處理大量文本數(shù)據(jù)，并減少詞匯表的規(guī)模。

9、ChatGLM3的詞表實(shí)現(xiàn)方法?

ChatGLM3 使用了一種改進(jìn)的詞表實(shí)現(xiàn)方法。它首先使用字節(jié)對(duì)編碼 (BPE) 算法構(gòu)建一個(gè)基本的詞表，然后在訓(xùn)練過(guò)程中通過(guò)不斷更新詞表來(lái)引入新的詞匯。具體來(lái)說(shuō)，ChatGLM3 在訓(xùn)練 過(guò)程中會(huì)根據(jù)輸入數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)地合并出現(xiàn)頻率較高的字節(jié)對(duì)，從而形成新的詞匯。這樣可以有效地處理大量文本數(shù)據(jù)，并減少詞匯表的規(guī)模。

同時(shí)，ChatGLM3 還使用了一種特殊的詞表分割方法，將詞表分為多個(gè)片段，并在訓(xùn)練過(guò)程中逐步更新這些片段，以提高模型的泛化能力和適應(yīng)性。

10、GPT3**、LLAMA、ChatGLM 的 Layer Normalization 的區(qū)別是什么?各自的優(yōu)缺點(diǎn)是什么****?**

GPT3：采用了Post-Layer Normalization (后標(biāo)準(zhǔn)化)的結(jié)構(gòu)，即先進(jìn)行自注意力或前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算，然后進(jìn)行Layer Normalization。這種結(jié)構(gòu)有助于穩(wěn)定訓(xùn)練過(guò)程，提高模型性能。

LLAMA：采用了Pre-Layer Normalization (前標(biāo)準(zhǔn)化)的結(jié)構(gòu)，即先進(jìn)行Layer Normalization,然后進(jìn)行自注意力或前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算。這種結(jié)構(gòu)有助于提高模型的泛化能力和魯棒性。

ChatGLM：采用了Post-Layer Normalization的結(jié)構(gòu)，類(lèi)似于GPT3。這種結(jié)構(gòu)可以提高模型的性能和穩(wěn)定性。

11、大模型常用的激活函數(shù)有哪些？

ReLU（Rectified Linear Unit）：一種簡(jiǎn)單的激活函數(shù)，可以解決梯度消失問(wèn)題，加快訓(xùn)練速度。

GeLU（Gaussian Error Linear Unit）：一種改進(jìn)的ReLU函數(shù)，可以提供更好的性能和泛化能力。

Swish：一種自門(mén)控激活函數(shù)，可以提供非線性變換，并具有平滑和非單調(diào)的特性。

12、多查詢注意力與群查詢注意力是否了解**?區(qū)別是什么?**

Multi-query Attention 和 Grouped-query Attention 是兩種不同的注意力機(jī)制變種，用于改進(jìn)和擴(kuò)展傳統(tǒng)的自注意力機(jī)制。Multi-query Attention：在Multi-query Attention中，每個(gè)查詢可以與多個(gè)鍵值對(duì)進(jìn)行交互，從而 捕捉更多的上下文信息。這種機(jī)制可以提高模型的表達(dá)能力和性能，特別是在處理長(zhǎng)序列或復(fù)雜關(guān)系時(shí)。

Grouped-query Attention：在Grouped-query Attention中，查詢被分成多個(gè)組，每個(gè)組內(nèi)的查詢與對(duì)應(yīng)的鍵值對(duì)進(jìn)行交互。這種機(jī)制可以減少計(jì)算復(fù)雜度，提高效率，同時(shí)仍然保持較好的性能。

13、多模態(tài)大模型是否有接觸**?落地案例?**

多模態(tài)大模型是指可以處理和理解多種模態(tài)數(shù)據(jù)（如文本、圖像、聲音等）的模型。落地案例，例如：

OpenAI的DALL-E和GPT-3：DALL-E是一個(gè)可以生成圖像的模型，而GPT-3可以處理和理解文本。兩者結(jié)合可以實(shí)現(xiàn)基于文本描述生成圖像的功能。

Google的Multimodal Transformer：這是一個(gè)可以同時(shí)處理文本和圖像的模型，用于各種多模態(tài)任務(wù)，如圖像字幕生成、視覺(jué)問(wèn)答等。

*二、進(jìn)階篇*

**
**

1、llama輸入句子長(zhǎng)度理論上可以無(wú)限長(zhǎng)嗎?

LLaMA（Large Language Model Adaptation）模型的輸入句子長(zhǎng)度受到硬件資源和模型設(shè)計(jì)的限制。

理論上，如果硬件資源足夠，模型可以處理非常長(zhǎng)的輸入句子。然而，實(shí)際上，由于內(nèi)存和處理能力的限制，輸入句子長(zhǎng)度通常是有限制的。在實(shí)際應(yīng)用中，開(kāi)發(fā)者會(huì)根據(jù)具體需求和硬件配置來(lái)確定合適的輸入句子長(zhǎng)度。

2、什么是LLMs復(fù)讀機(jī)問(wèn)題**?**

LLMs復(fù)讀機(jī)問(wèn)題是指在某些情況下，大型語(yǔ)言模型在生成文本時(shí)會(huì)重復(fù)之前已經(jīng)生成的內(nèi)容，導(dǎo)致生成的文本缺乏多樣性和創(chuàng)造性。

3、為什么會(huì)出現(xiàn)LLMs復(fù)讀機(jī)問(wèn)題**?**

LLMs復(fù)讀機(jī)問(wèn)題可能由多種因素引起，包括模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的重復(fù)模式、模型在處理長(zhǎng)序列時(shí)的注意力機(jī)制失效、或者模型在生成文本時(shí)對(duì)過(guò)去信息的過(guò)度依賴等。

4、如何緩解LLMs復(fù)讀機(jī)問(wèn)題**?**

數(shù)據(jù)增強(qiáng)：通過(guò)增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性和復(fù)雜性，減少重復(fù)模式的出現(xiàn)。

模型改進(jìn)：改進(jìn)模型的結(jié)構(gòu)和注意力機(jī)制，使其更好地處理長(zhǎng)序列和避免過(guò)度依賴過(guò)去信息。

生成策略：在生成文本時(shí)采用多樣化的策略，如抽樣生成或引入隨機(jī)性，以增加生成文本的多樣性。

5、什么情況用Bert模型，什么情況用LLaMA、ChatGLM類(lèi)大模型**?**BERT模型通常用于需要理解文本深層語(yǔ)義的任務(wù)，如文本分類(lèi)、命名實(shí)體識(shí)別等。

LLaMA和 ChatGLM類(lèi)大模型則適用于需要生成文本或進(jìn)行更復(fù)雜語(yǔ)言理解的任務(wù)，如對(duì)話系統(tǒng)、文本生成等。選擇哪種模型取決于任務(wù)的需求和可用資源。

6、各個(gè)專業(yè)領(lǐng)域是否需要各自的大模型來(lái)服務(wù)**?**

不同的專業(yè)領(lǐng)域需要特定的大模型來(lái)更好地服務(wù)。專業(yè)領(lǐng)域的大模型可以針對(duì)特定領(lǐng)域的語(yǔ)言 和知識(shí)進(jìn)行優(yōu)化，提供更準(zhǔn)確和相關(guān)的回答和生成文本。

7、如何讓大模型處理更長(zhǎng)的文本**?**

• 使用模型架構(gòu)，如Transformer, 它可以有效地處理長(zhǎng)序列。
• 使用內(nèi)存機(jī)制，如外部記憶或緩存，來(lái)存儲(chǔ)和檢索長(zhǎng)文本中的信息。
• 使用分塊方法，將長(zhǎng)文本分割成更小的部分，然后分別處理這些部分。
• 大模型參數(shù)微調(diào)、訓(xùn)練、推理

8、如果想要在某個(gè)模型基礎(chǔ)上做全參數(shù)微調(diào)，究竟需要多少顯存**?**

全參數(shù)微調(diào) (Full Fine-Tuning) 通常需要大量的顯存，因?yàn)檫@種方法涉及到更新模型的所有參數(shù)。

顯存的需求取決于模型的規(guī)模、批量大小、以及使用的硬件。例如，對(duì)于大型模型如GPT- 3,可能需要多個(gè)GPU甚至TPU來(lái)分配顯存，每個(gè)GPU或TPU可能需要幾十GB的顯存。在實(shí)際操作中，需要進(jìn)行試錯(cuò)法來(lái)確定合適的批量大小和硬件配置。

9、為什么SFT之后感覺(jué)LLM傻了**?**

SFT（Supervised Fine-Tuning）之后感覺(jué)LLM（Large Language Model）“傻了”，可能是因?yàn)槲⒄{(diào)過(guò)程中出現(xiàn)了以下問(wèn)題：

• 過(guò)擬合：模型可能過(guò)度適應(yīng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，導(dǎo)致在新數(shù)據(jù)上的泛化能力下降。
• 數(shù)據(jù)質(zhì)量：如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，模型可能學(xué)到了錯(cuò)誤的模式或偏見(jiàn)。
• 微調(diào)強(qiáng)度：微調(diào)的強(qiáng)度可能不夠，導(dǎo)致模型沒(méi)有充分適應(yīng)新的任務(wù)。在這種情況下，模型可能沒(méi)有學(xué)習(xí)到足夠的特定領(lǐng)域的知識(shí)，因此在執(zhí)行相關(guān)任務(wù)時(shí)表現(xiàn)不佳。

10、SFT指令微調(diào)數(shù)據(jù)如何構(gòu)建?

• 收集或生成與特定任務(wù)相關(guān)的指令和數(shù)據(jù)對(duì)，其中指令是描述任務(wù)或要求的文本，數(shù)據(jù)是對(duì)應(yīng)的輸入輸出示例。
• 清洗和預(yù)處理數(shù)據(jù)，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性。
• 根據(jù)任務(wù)需求，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行增強(qiáng)，如使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)生成更多的訓(xùn)練樣本。
• 將數(shù)據(jù)格式化為模型訓(xùn)練所需的格式，例如，對(duì)于語(yǔ)言模型，通常需要將文本轉(zhuǎn)化為模型可以理解的數(shù)字編碼。

11、領(lǐng)域模型Continue PreTrain數(shù)據(jù)選取**?**

領(lǐng)域模型繼續(xù)預(yù)訓(xùn)練（Continue Pre-Training）的數(shù)據(jù)選取應(yīng)該基于領(lǐng)域內(nèi)的文本特點(diǎn)和應(yīng)用需求。通常，需要選取大量、高質(zhì)量、多樣化的領(lǐng)域文本數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)可以來(lái)自專業(yè)文獻(xiàn)、行業(yè)報(bào)告、在線論壇、新聞文章等。數(shù)據(jù)選取時(shí)應(yīng)該注意避免偏見(jiàn)和不平衡，確保數(shù)據(jù)能夠全面地代表領(lǐng)域內(nèi)的知識(shí)和語(yǔ)言使用。

12、領(lǐng)域數(shù)據(jù)訓(xùn)練后，通用能力往往會(huì)有所下降，如何緩解模型遺忘通用能力**?**

• 多任務(wù)學(xué)習(xí)：在訓(xùn)練過(guò)程中同時(shí)包含領(lǐng)域內(nèi)和通用的任務(wù)，使模型能夠同時(shí)學(xué)習(xí)領(lǐng)域特定的和通用的知識(shí)。
• 控制微調(diào)強(qiáng)度：通過(guò)調(diào)整微調(diào)的學(xué)習(xí)率或訓(xùn)練輪數(shù)來(lái)控制模型對(duì)領(lǐng)域數(shù)據(jù)的適應(yīng)程度。
• 定期回爐：在領(lǐng)域數(shù)據(jù)訓(xùn)練后，定期使用通用數(shù)據(jù)進(jìn)行回爐訓(xùn)練，以保持模型的通用能力。
• 知識(shí)蒸餾：使用一個(gè)預(yù)訓(xùn)練的通用模型來(lái)指導(dǎo)領(lǐng)域模型，幫助模型保持通用知識(shí)。

13、領(lǐng)域模型Continue PreTrain，如何讓模型在預(yù)訓(xùn)練過(guò)程中就學(xué)習(xí)到更多的知識(shí)**?**

• 數(shù)據(jù)增強(qiáng)：使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)如回譯、掩碼語(yǔ)言模型等來(lái)生成更多的訓(xùn)練樣本。
• 知識(shí)注入：將領(lǐng)域特定的知識(shí)以文本、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)或知識(shí)圖譜的形式注入到預(yù)訓(xùn)練過(guò)程中。
• 多模態(tài)學(xué)習(xí)：如果適用，可以使用多模態(tài)數(shù)據(jù)(如文本和圖像)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，以豐富模型的知識(shí)表示。

14、進(jìn)行SFT操作的時(shí)候，基座模型選用Chat還是****Base?

在進(jìn)行指令微調(diào) (SFT) 操作時(shí)，選擇基座模型 (Chat或Base) 取決于具體任務(wù)的需求和模型的性能。通常，如果任務(wù)需要生成對(duì)話或交互式響應(yīng)，可以選擇對(duì)話優(yōu)化的模型 (Chat)。如果任務(wù)更注重理解和生成文本的能力，可以選擇基礎(chǔ)模型 (Base)。

在實(shí)際應(yīng)用中，可能需要根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果和模型性能來(lái)選擇最合適的基座模型。

15、領(lǐng)域模型微調(diào)指令**&數(shù)據(jù)輸入格式要求?**

領(lǐng)域模型微調(diào)的指令和數(shù)據(jù)輸入格式要求取決于所使用的模型和框架。一般來(lái)說(shuō)，指令應(yīng)該是清晰、具體的，能夠指導(dǎo)模型完成特定的任務(wù)。數(shù)據(jù)輸入格式通常需要與模型的輸入接口相匹配，例如，對(duì)于文本模型，數(shù)據(jù)通常需要是字符串格式，并且可能需要經(jīng)過(guò)特定的預(yù)處理，如分詞、編碼等。

16、領(lǐng)域模型微調(diào)領(lǐng)域評(píng)測(cè)集構(gòu)建**?**

構(gòu)建領(lǐng)域模型微調(diào)的領(lǐng)域評(píng)測(cè)集時(shí)，應(yīng)該確保評(píng)測(cè)集能夠全面、準(zhǔn)確地反映領(lǐng)域內(nèi)的任務(wù)需求和性能指標(biāo)。通常，需要從領(lǐng)域內(nèi)的真實(shí)數(shù)據(jù)中收集或生成評(píng)測(cè)樣本，并確保樣本的多樣性和代表性。此外，可以根據(jù)任務(wù)需求設(shè)計(jì)定制的評(píng)價(jià)指標(biāo)，以評(píng)估模型在領(lǐng)域內(nèi)的性能。

17、領(lǐng)域模型詞表擴(kuò)增是不是有必要的**?**

領(lǐng)域模型詞表擴(kuò)增通常是有必要的，尤其是當(dāng)領(lǐng)域內(nèi)有大量的專業(yè)術(shù)語(yǔ)或特定詞匯時(shí)。詞表擴(kuò) 增可以幫助模型更好地理解和生成領(lǐng)域內(nèi)的文本，提高模型的領(lǐng)域適應(yīng)性。然而，詞表擴(kuò)增也需要謹(jǐn)慎進(jìn)行，以避免引入過(guò)多的噪音或不相關(guān)的詞匯。

**
**

18、如何訓(xùn)練自己的大模型**?**

1. 選擇合適的預(yù)訓(xùn)練目標(biāo)和任務(wù)：確定模型將學(xué)習(xí)哪些通用的語(yǔ)言知識(shí)，以及針對(duì)哪些特定任務(wù)進(jìn)行優(yōu)化。

2. 收集和準(zhǔn)備數(shù)據(jù)：收集大量、多樣化的數(shù)據(jù)，包括通用數(shù)據(jù)和特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，進(jìn)行清洗和預(yù)處理。

3. 選擇模型架構(gòu)：選擇一個(gè)適合的模型架構(gòu)，如Transformer, 并確定模型的規(guī)模和層數(shù)。

4. 定義訓(xùn)練流程：設(shè)置訓(xùn)練參數(shù)，如學(xué)習(xí)率、批量大小、訓(xùn)練輪數(shù)等，并選擇合適的優(yōu)化器和損失函數(shù)。

5. 訓(xùn)練模型：使用準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)和訓(xùn)練流程開(kāi)始訓(xùn)練模型，監(jiān)控訓(xùn)練過(guò)程中的性能和資源使用。

6. 評(píng)估和調(diào)優(yōu)：在訓(xùn)練過(guò)程中定期評(píng)估模型的性能，并根據(jù)需要調(diào)整訓(xùn)練參數(shù)和模型架構(gòu)。

7. 微調(diào)和優(yōu)化：在模型達(dá)到一定的性能后，進(jìn)行微調(diào)以適應(yīng)特定的應(yīng)用場(chǎng)景和任務(wù)需求。

19、訓(xùn)練中文大模型有啥經(jīng)驗(yàn)**?**

使用大量高質(zhì)量的中文數(shù)據(jù)，包括文本、對(duì)話、新聞、社交媒體帖子等。

考慮語(yǔ)言的特點(diǎn)，如詞序、語(yǔ)法結(jié)構(gòu)、多義性等，并設(shè)計(jì)相應(yīng)的預(yù)訓(xùn)練任務(wù)。

使用適合中文的語(yǔ)言模型架構(gòu)，如BERT 或GPT, 并進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整以優(yōu)化性能。

考慮中文的特殊字符和標(biāo)點(diǎn)，確保模型能夠正確處理這些字符。

進(jìn)行多任務(wù)學(xué)習(xí)，同時(shí)訓(xùn)練多個(gè)相關(guān)任務(wù)，以提高模型的泛化能力。

**
**

20、指令微調(diào)的好處**?**

提高模型在特定任務(wù)上的性能，使其能夠更好地理解和執(zhí)行指令。

通過(guò)指令和示例數(shù)據(jù)的結(jié)合，使模型能夠?qū)W習(xí)到更具體、更實(shí)用的知識(shí)。

減少了模型對(duì)大規(guī)模標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴，通過(guò)少量的指令和示例數(shù)據(jù)就能進(jìn)行有效的微調(diào)。

可以通過(guò)不同的指令和示例數(shù)據(jù)組合，快速適應(yīng)不同的任務(wù)和應(yīng)用場(chǎng)景。

21、預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)哪個(gè)階段注入知識(shí)的**?**

在預(yù)訓(xùn)練階段，模型通過(guò)大量的無(wú)監(jiān)督數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)通用的語(yǔ)言知識(shí)和模式。在微調(diào)階段，模型通過(guò)與特定任務(wù)相關(guān)的監(jiān)督數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)特定領(lǐng)域的知識(shí)和任務(wù)特定的模式。因此，知識(shí)注入主要發(fā)生在微調(diào)階段。

22、想讓模型學(xué)習(xí)某領(lǐng)域或行業(yè)知識(shí)，是應(yīng)該預(yù)訓(xùn)練還是應(yīng)該微調(diào)**?**

為了讓模型學(xué)習(xí)某個(gè)領(lǐng)域或行業(yè)的知識(shí)，通常建議先進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，以學(xué)習(xí)通用的語(yǔ)言知識(shí)和模式。預(yù)訓(xùn)練可以幫助模型建立強(qiáng)大的語(yǔ)言表示，并提高模型的泛化能力。

然后，可以通過(guò)微調(diào)來(lái)注入特定領(lǐng)域或行業(yè)的知識(shí)，使模型能夠更好地適應(yīng)特定的任務(wù)和應(yīng)用場(chǎng)景。

23、多輪對(duì)話任務(wù)如何微調(diào)模型**?**

• 收集多輪對(duì)話數(shù)據(jù)，包括用戶查詢、系統(tǒng)回復(fù)、以及可能的中間交互。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，如分詞、編碼等，使其適合模型輸入格式。
• 設(shè)計(jì)多輪對(duì)話的微調(diào)目標(biāo)，如序列到序列學(xué)習(xí)、生成式對(duì)話等。
• 微調(diào)模型，使其能夠生成連貫、自然的對(duì)話回復(fù)，并考慮到對(duì)話上下文和用戶意圖。

24、微調(diào)后的模型出現(xiàn)能力劣化，災(zāi)難性遺忘是怎么回事**?**

微調(diào)后的模型出現(xiàn)能力劣化，災(zāi)難性遺忘可能是因?yàn)槟Ｐ驮谖⒄{(diào)過(guò)程中學(xué)習(xí)到了過(guò)多的特定任 務(wù)的知識(shí)，而忽略了通用的語(yǔ)言知識(shí)。這可能導(dǎo)致模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，但在未見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。

為了解決這個(gè)問(wèn)題，可以采取一些措施，如多任務(wù)學(xué)習(xí)、控制微調(diào)強(qiáng)度、定期使用通用數(shù)據(jù)進(jìn)行回爐訓(xùn)練等。

**
**

25、微調(diào)模型需要多大顯存**?**

微調(diào)模型需要的顯存取決于模型的規(guī)模、任務(wù)復(fù)雜度、數(shù)據(jù)量等因素。一般來(lái)說(shuō)，微調(diào)模型需 要的顯存通常比預(yù)訓(xùn)練模型少，因?yàn)槲⒄{(diào)涉及到更新的參數(shù)較少。然而，具體需要的顯存仍然需要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行評(píng)估和調(diào)整。

26、大模型LLM進(jìn)行SFT操作的時(shí)候在學(xué)習(xí)什么**?**

• 特定領(lǐng)域的語(yǔ)言模式和知識(shí)，包括專業(yè)術(shù)語(yǔ)、行業(yè)特定用語(yǔ)等。
• 針對(duì)特定任務(wù)的生成策略和響應(yīng)模式。
• 對(duì)話上下文中的連貫性和邏輯性，對(duì)于多輪對(duì)話任務(wù)尤其重要。
• 指令理解和執(zhí)行能力，使模型能夠更準(zhǔn)確地理解和執(zhí)行用戶的指令。

27、預(yù)訓(xùn)練和SFT操作有什么不同**?**

預(yù)訓(xùn)練和SFT操作的主要區(qū)別在于目標(biāo)和數(shù)據(jù)集。預(yù)訓(xùn)練通常是在大規(guī)模的無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)集上進(jìn)行的，目的是讓模型學(xué)習(xí)到通用的語(yǔ)言表示和模式。這個(gè)過(guò)程不需要人工標(biāo)注數(shù)據(jù)，而是通過(guò)模型自己從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。

SFT則是在有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行的，目的是讓模型適應(yīng)特定的任務(wù)或領(lǐng)域。這個(gè)過(guò)程需要人工標(biāo)注數(shù)據(jù)，以確保模型能夠?qū)W習(xí)到正確的任務(wù)特定的模式和知識(shí)。

**
**

28、樣本量規(guī)模增大，訓(xùn)練出現(xiàn)OOM報(bào)錯(cuò)，怎么解決**?**

當(dāng)樣本量規(guī)模增大時(shí)，訓(xùn)練出現(xiàn)OOM (Out of Memory) 錯(cuò)誤可能是由于顯存不足導(dǎo)致的。為了解決這個(gè)問(wèn)題，可以嘗試以下方法：

增加訓(xùn)練設(shè)備的顯存，如使用更高性能的GPU或增加GPU數(shù)量。

調(diào)整批量大小，減少每次訓(xùn)練時(shí)處理的樣本數(shù)量。

使用模型并行或數(shù)據(jù)并行技術(shù)，將模型或數(shù)據(jù)分片到多個(gè)設(shè)備上進(jìn)行訓(xùn)練。

使用動(dòng)態(tài)批處理，根據(jù)可用顯存動(dòng)態(tài)調(diào)整批量大小。

29、大模型LLM進(jìn)行SFT如何對(duì)樣本進(jìn)行優(yōu)化**?**

數(shù)據(jù)增強(qiáng)：通過(guò)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，如文本回譯、添加噪聲等，生成更多的訓(xùn)練樣本。樣本選擇：選擇與特定任務(wù)最相關(guān)的樣本進(jìn)行訓(xùn)練，以提高訓(xùn)練效率和性能。

樣本權(quán)重：根據(jù)樣本的難易程度或重要性為樣本分配不同的權(quán)重，以優(yōu)化訓(xùn)練過(guò)程。

平衡采樣：在訓(xùn)練過(guò)程中，確保每個(gè)類(lèi)別或子任務(wù)都有足夠的樣本被訓(xùn)練到。

**
**

30、模型參數(shù)迭代實(shí)驗(yàn)步驟**?**

模型參數(shù)迭代實(shí)驗(yàn)是指在訓(xùn)練過(guò)程中，對(duì)模型的參數(shù)進(jìn)行迭代調(diào)整和優(yōu)化，以提高模型的性能。這通常涉及以下步驟：

• 選擇一組初始參數(shù)。
• 在訓(xùn)練過(guò)程中，定期評(píng)估模型的性能。
• 根據(jù)評(píng)估結(jié)果，調(diào)整模型的參數(shù)，如學(xué)習(xí)率、批量大小、正則化參數(shù)等。
• 重復(fù)評(píng)估和調(diào)整參數(shù)，直到模型的性能達(dá)到預(yù)期的目標(biāo)。

31、為什么需要進(jìn)行參選微調(diào)**?參數(shù)微調(diào)的原因有哪些?**

參數(shù)微調(diào)是指只對(duì)模型的一部分參數(shù)進(jìn)行更新，以適應(yīng)特定的任務(wù)或領(lǐng)域。進(jìn)行參數(shù)微調(diào)的原因包括：

提高計(jì)算效率：參數(shù)微調(diào)通常比全量微調(diào)需要更少的計(jì)算資源，因?yàn)橹挥胁糠謪?shù)需要更新。

減少過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)：只更新與特定任務(wù)相關(guān)的參數(shù)，可以減少模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的過(guò)度依賴，降低過(guò)擬合的風(fēng)險(xiǎn)。

提高泛化能力：參數(shù)微調(diào)可以使模型在保持通用語(yǔ)言能力的同時(shí)，適應(yīng)特定的任務(wù)需求。

32、模型參數(shù)微調(diào)的方式有那些**?你最常用哪些方法?**

• 權(quán)重共享：在模型中，將部分參數(shù)設(shè)置為共享，這些參數(shù)同時(shí)用于多個(gè)任務(wù)或領(lǐng)域。
• 參數(shù)掩碼：在模型中，將部分參數(shù)設(shè)置為不可訓(xùn)練，這些參數(shù)保持預(yù)訓(xùn)練時(shí)的值不變。
• 參數(shù)分解：將大型的參數(shù)矩陣分解為多個(gè)小型矩陣，只更新其中的部分矩陣。
• 參數(shù)共享微調(diào)：在模型中，將部分參數(shù)設(shè)置為共享，這些參數(shù)用于多個(gè)相關(guān)任務(wù)。

33、prompt tuning 和 prefix tuning在微調(diào)上的區(qū)別是什么?

Prompt Tuning和Prefix Tuning都是參數(shù)高效的微調(diào)方法，它們通過(guò)在模型輸入中添加特定的提示或前綴來(lái)引導(dǎo)模型生成適應(yīng)特定任務(wù)的輸出。區(qū)別在于：

Prompt Tuning：在輸入序列的末尾添加可學(xué)習(xí)的提示，提示可以是幾個(gè)單詞或短語(yǔ)，用于指導(dǎo)模型生成特定的輸出。

Prefix Tuning：在輸入序列的開(kāi)頭添加可學(xué)習(xí)的連續(xù)前綴表示，前綴表示包含了任務(wù)特定的信息，用于引導(dǎo)模型生成適應(yīng)特定任務(wù)的輸出。

34、LLaMA-adapter 如何實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定訓(xùn)練**?**

LLaMA-adapter 是一種參數(shù)高效的微調(diào)方法，它通過(guò)在預(yù)訓(xùn)練模型的每個(gè)Transformer層中添加小型適配器模塊來(lái)實(shí)現(xiàn)特定任務(wù)的適應(yīng)。為了實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定訓(xùn)練，可以采取以下措施：適配器初始化：使用預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)作為適配器模塊的初始化，以保持模型的穩(wěn)定性。

適配器正則化：使用正則化技術(shù)，如權(quán)重衰減或dropout, 來(lái)減少適配器模塊的過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)。

逐步學(xué)習(xí)：逐步調(diào)整適配器模塊的參數(shù)，避免參數(shù)更新的幅度過(guò)大。

適配器優(yōu)化：選擇合適的優(yōu)化器和訓(xùn)練策略，如使用較小的學(xué)習(xí)率、較長(zhǎng)的訓(xùn)練周期等，以實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的訓(xùn)練過(guò)程。

35、LoRA原理與使用技巧有那些?

LoRA（Low-Rank Adaptation）是一種參數(shù)高效的微調(diào)方法，它通過(guò)引入低秩分解來(lái)減少需要更 新的參數(shù)數(shù)量。LoRA 的工作原理是將預(yù)訓(xùn)練模型的注意力矩陣或前饋網(wǎng)絡(luò)矩陣分解為兩個(gè)低秩 矩陣的乘積，其中這兩個(gè)低秩矩陣被視為可學(xué)習(xí)的任務(wù)特定參數(shù)。

使用LoRA的技巧包括：

• 適配器初始化：使用預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)作為L(zhǎng)oRA適配器模塊的初始化，以保持模型的穩(wěn)定性。
• 低秩分解：選擇合適的低秩分解方法，如奇異值分解 (SVD) 或隨機(jī)矩陣分解，以實(shí)現(xiàn)低秩分解。
• 逐步學(xué)習(xí)：逐步調(diào)整LoRA適配器模塊的參數(shù)，避免參數(shù)更新的幅度過(guò)大。
• 適配器正則化：使用正則化技術(shù)，如權(quán)重衰減或dropout, 來(lái)減少LoRA適配器模塊的過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)。

35、LoRA微調(diào)優(yōu)點(diǎn)是什么?

• 參數(shù)高效：LoRA只更新少量的低秩矩陣，相比全量微調(diào)，可以顯著減少需要更新的參數(shù)數(shù)量。
• 計(jì)算效率：由于只更新少量的低秩矩陣，LoRA可以減少計(jì)算資源的需求，提高訓(xùn)練和推理的效率。
• 模型穩(wěn)定性： LoRA適配器模塊可以保持預(yù)訓(xùn)練模型的穩(wěn)定性，減少過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)。
• 性能提升：LoRA 微調(diào)可以在不犧牲太多性能的情況下實(shí)現(xiàn)參數(shù)高效的微調(diào)。

36、AdaLoRA的思路是怎么樣的?

AdaLoRA是一種自適應(yīng)的LoRA方法，它可以根據(jù)任務(wù)的需求和模型的性能動(dòng)態(tài)調(diào)整LoRA適配器模塊的參數(shù)。AdaLoRA的思路是：

初始化LoRA適配器模塊的參數(shù)，使用預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)作為初始化。

在訓(xùn)練過(guò)程中，根據(jù)模型的性能和任務(wù)需求，動(dòng)態(tài)調(diào)整LoRA適配器模塊的參數(shù)。

通過(guò)調(diào)整LoRA適配器模塊的參數(shù)，使模型能夠更好地適應(yīng)特定的任務(wù)需求。

36、LoRA權(quán)重合入chatglm模型的方法?

在chatGLM 模型的每個(gè)Transformer層中添加LoRA 適配器模塊。

使用預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)作為L(zhǎng)oRA 適配器模塊的初始化。

在訓(xùn)練過(guò)程中，更新LoRA 適配器模塊的參數(shù)，以適應(yīng)特定的任務(wù)需求。

保持預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)不變，避免對(duì)預(yù)訓(xùn)練模型產(chǎn)生負(fù)面影響。

37、P-tuning 講一下**?與P-tuning v2區(qū)別在哪里?優(yōu)點(diǎn)與缺點(diǎn)?**

P-tuning是一種參數(shù)高效的微調(diào)方法，它通過(guò)在模型輸入中添加可學(xué)習(xí)的連續(xù)前綴來(lái)引導(dǎo)模型生 成適應(yīng)特定任務(wù)的輸出。P-tuning v2是P-tuning的改進(jìn)版本，它使用了更多的連續(xù)前綴表示來(lái)引導(dǎo)模型生成適應(yīng)特定任務(wù)的輸出。

P-tuning與P-tuning v2的區(qū)別在于：

• P-tuning：在輸入序列的開(kāi)頭添加一個(gè)可學(xué)習(xí)的連續(xù)前綴，前綴的長(zhǎng)度較短。
• P-tuning v2：在輸入序列的開(kāi)頭添加多個(gè)可學(xué)習(xí)的連續(xù)前綴，前綴的長(zhǎng)度較長(zhǎng)。

P-tuning的優(yōu)點(diǎn)是參數(shù)高效，計(jì)算資源需求較低，可以快速實(shí)現(xiàn)模型微調(diào)。P-tuning的缺點(diǎn)是可 能受到前綴表示長(zhǎng)度的限制，無(wú)法充分捕捉任務(wù)相關(guān)的信息。P-tuning v2通過(guò)使用更多的連續(xù)前綴，可以更充分地捕捉任務(wù)相關(guān)的信息，但可能需要更多的計(jì)算資源來(lái)更新多個(gè)前綴的參數(shù)。

38、預(yù)訓(xùn)練和SFT操作有什么不同**?**

預(yù)訓(xùn)練和SFT操作的主要區(qū)別在于目標(biāo)和數(shù)據(jù)集。預(yù)訓(xùn)練通常是在大規(guī)模的無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)集上進(jìn)行的，目的是讓模型學(xué)習(xí)到通用的語(yǔ)言表示和模式。這個(gè)過(guò)程不需要人工標(biāo)注數(shù)據(jù)，而是通過(guò)模型自己從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。

SFT則是在有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行的，目的是讓模型適應(yīng)特定的任務(wù)或領(lǐng)域。這個(gè)過(guò)程需要人工標(biāo)注數(shù)據(jù)，以確保模型能夠?qū)W習(xí)到正確的任務(wù)特定的模式和知識(shí)。

**
**

39、訓(xùn)練一個(gè)通用大模型的流程有那些**?**

1. 數(shù)據(jù)收集：收集大量的、多樣化的、無(wú)標(biāo)簽的文本數(shù)據(jù)。
2. 數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、分詞、編碼等預(yù)處理步驟。
3. 模型設(shè)計(jì)：選擇合適的模型架構(gòu)，如Transformer,并確定模型的規(guī)模和層數(shù)。預(yù)訓(xùn)練目標(biāo)：設(shè)計(jì)預(yù)訓(xùn)練任務(wù)，如語(yǔ)言建模、掩碼語(yǔ)言模型、句子對(duì)齊等。
4. 訓(xùn)練模型：使用預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和預(yù)訓(xùn)練目標(biāo)開(kāi)始訓(xùn)練模型。
5. 評(píng)估性能：在預(yù)訓(xùn)練過(guò)程中定期評(píng)估模型的性能，并根據(jù)需要調(diào)整訓(xùn)練參數(shù)。
6. 微調(diào)和優(yōu)化：在預(yù)訓(xùn)練完成后，使用有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集進(jìn)行微調(diào)，以適應(yīng)特定的任務(wù)或領(lǐng)域。

40、DDO 與 DPO 的區(qū)別是什么**?**

DDO（Dual Data Objectives）和DPO（Dual Prompt Objectives）是兩種不同的訓(xùn)練策略，用于提高大型語(yǔ)言模型的性能。

• DDO: 在訓(xùn)練過(guò)程中，同時(shí)優(yōu)化兩個(gè)數(shù)據(jù)集的目標(biāo)， 一個(gè)是通用數(shù)據(jù)集，另一個(gè)是特定領(lǐng)域數(shù)據(jù)集。這樣可以讓模型同時(shí)學(xué)習(xí)通用知識(shí)和特定領(lǐng)域的知識(shí)，提高模型的泛化能力和領(lǐng)域適應(yīng)性。
• DPO: 在訓(xùn)練過(guò)程中，同時(shí)使用兩個(gè)提示 (prompt), 一個(gè)是通用提示，另一個(gè)是特定領(lǐng)域提示。這樣可以讓模型在執(zhí)行任務(wù)時(shí)，同時(shí)利用通用知識(shí)和特定領(lǐng)域的知識(shí)，提高模型在特定任務(wù)上的性能。

41、是否接觸過(guò) embeding 模型的微調(diào)方法**?**

嵌入模型微調(diào)通常涉及調(diào)整模型中的嵌入層，以適應(yīng)特定的任務(wù)或領(lǐng)域。這可能包括：初始化：使用特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)來(lái)初始化嵌入層，以便更好地捕捉領(lǐng)域特定的信息。

調(diào)整：通過(guò)訓(xùn)練或優(yōu)化嵌入層的參數(shù)，使其能夠適應(yīng)特定任務(wù)或領(lǐng)域的需求。

知識(shí)注入：將領(lǐng)域特定的知識(shí)以向量的形式注入到嵌入層中，以增強(qiáng)模型對(duì)領(lǐng)域知識(shí)的理解和應(yīng)用。

42、有哪些省內(nèi)存的大語(yǔ)言模型訓(xùn)練**/微調(diào)/推理方法?**

• 模型剪枝：通過(guò)移除模型中的冗余結(jié)構(gòu)和參數(shù)，減少模型的內(nèi)存占用。
• 知識(shí)蒸餾：使用一個(gè)大型教師模型來(lái)指導(dǎo)一個(gè)小型學(xué)生模型，使學(xué)生模型能夠?qū)W習(xí)到教師模型的知識(shí)，同時(shí)減少內(nèi)存占用。
• 量化：將模型的權(quán)重和激活從浮點(diǎn)數(shù)轉(zhuǎn)換為低精度整數(shù)，減少模型的內(nèi)存占用和計(jì)算需求。
• 模型并行：將大型模型分割到多個(gè)設(shè)備上進(jìn)行訓(xùn)練和推理，減少單個(gè)設(shè)備的內(nèi)存需求。
• 數(shù)據(jù)并行：將訓(xùn)練數(shù)據(jù)分割到多個(gè)設(shè)備上，每個(gè)設(shè)備訓(xùn)練模型的一個(gè)副本，減少單個(gè)設(shè)備的內(nèi)存需求。
• 動(dòng)態(tài)批處理：根據(jù)可用內(nèi)存動(dòng)態(tài)調(diào)整批量大小，以適應(yīng)內(nèi)存限制。

43、大模型 (LLMs) 評(píng)測(cè)有那些方法**?如何衡量大模型的效果?**

大模型 (LLMs) 的評(píng)測(cè)方法通常包括：

• 準(zhǔn)確性：評(píng)估模型在特定任務(wù)上的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。
• 泛化能力：評(píng)估模型在未見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。
• 計(jì)算效率：評(píng)估模型訓(xùn)練和推理的速度和資源需求。
• 安全性：評(píng)估模型在對(duì)抗性輸入下的穩(wěn)定性和魯棒性。
• 多樣性和創(chuàng)造性：評(píng)估模型生成文本的多樣性和創(chuàng)造性。
• 人類(lèi)評(píng)估：通過(guò)人工評(píng)估來(lái)衡量模型的性能，特別是在對(duì)話和生成任務(wù)中。

衡量大模型效果的方法包括：

• 自動(dòng)評(píng)估指標(biāo)：使用如BLEU 、ROUGE 、METEOR等自動(dòng)評(píng)估指標(biāo)來(lái)衡量模型的語(yǔ)言生成和理解能力。
• 任務(wù)特定的指標(biāo)：使用任務(wù)特定的指標(biāo)來(lái)衡量模型在特定任務(wù)上的性能，如準(zhǔn)確率、F1分?jǐn)?shù)等。
• 用戶反饋：收集用戶對(duì)模型生成內(nèi)容的反饋，以評(píng)估模型的實(shí)際應(yīng)用效果。

44、如何解決三個(gè)階段的訓(xùn)練（SFT->RM->PPO）過(guò)程較長(zhǎng)，更新迭代較慢問(wèn)題**?**

減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)量：如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)量過(guò)大，可以考慮減少數(shù)據(jù)量，以加快訓(xùn)練速度。

優(yōu)化訓(xùn)練流程：優(yōu)化訓(xùn)練流程，如使用更高效的訓(xùn)練算法、調(diào)整訓(xùn)練參數(shù)等，以加快訓(xùn)練速度。

并行訓(xùn)練：使用多GPU 或多服務(wù)器并行訓(xùn)練模型，以加快訓(xùn)練速度。

提前停止：在訓(xùn)練過(guò)程中，如果模型性能不再提高，可以提前停止訓(xùn)練，以節(jié)省時(shí)間。

知識(shí)蒸餾：使用一個(gè)大型教師模型來(lái)指導(dǎo)一個(gè)小型學(xué)生模型，使學(xué)生模型能夠快速學(xué)習(xí)到教師模型的知識(shí)。

**
**

45、模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集問(wèn)題：一般數(shù)據(jù)集哪里找**?**

• 公開(kāi)數(shù)據(jù)集：許多研究機(jī)構(gòu)和組織會(huì)發(fā)布公開(kāi)數(shù)據(jù)集，如IMDb 、Wikipedia 、Common Crawl等。
• 特定領(lǐng)域數(shù)據(jù)集：針對(duì)特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集，如醫(yī)療、金融、法律等，通常需要從相關(guān)的專業(yè)文獻(xiàn)、報(bào)告、論壇等渠道獲取。
• 合成數(shù)據(jù)：通過(guò)自動(dòng)化或半自動(dòng)化方法生成數(shù)據(jù)，如文本合成、數(shù)據(jù)增強(qiáng)等。
• 用戶生成數(shù)據(jù)：通過(guò)眾包、調(diào)查、游戲等方式收集用戶生成的數(shù)據(jù)。
• 商業(yè)數(shù)據(jù)：從商業(yè)公司或服務(wù)中獲取數(shù)據(jù)，通常需要遵守相關(guān)的數(shù)據(jù)使用協(xié)議和隱私政策。

46、為什么需要進(jìn)行模型量化及原理**?**

模型量化是將模型中的權(quán)重和激活從高精度浮點(diǎn)數(shù)轉(zhuǎn)換為低精度整數(shù)(如INT8、INT4、FP16等)的過(guò)程，目的是減少模型的大小、提高計(jì)算效率并降低內(nèi)存需求。

模型量化的原理在于，低精度數(shù)值格式可以提供足夠的精度來(lái)保持模型性能，同時(shí)顯著減少數(shù)值的位數(shù)，從而減少存儲(chǔ)和計(jì)算資源的使用。

47、大模型詞表擴(kuò)充的方法及工具**?**

大模型詞表擴(kuò)充的方法包括：

• 新增詞匯：手動(dòng)添加領(lǐng)域特定的術(shù)語(yǔ)和詞匯到詞表中。
• 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)：通過(guò)分析大量文本數(shù)據(jù)自動(dòng)識(shí)別和添加高頻出現(xiàn)的詞匯。
• 詞匯映射：將特定領(lǐng)域的詞匯映射到現(xiàn)有的詞表中，或者創(chuàng)建新的詞匯條目。
• 工具方面， 一些流行的詞表管理工具和庫(kù)包括：
• Hugging Face Transformers：提供了一個(gè)預(yù)訓(xùn)練模型和詞表管理的接口。
• SentencePiece：一個(gè)用于構(gòu)建詞匯表的工具，支持BPE 和其他子詞分割方法。
• Moses：一個(gè)開(kāi)源的自然語(yǔ)言處理工具，包括用于詞表構(gòu)建和分詞的工具。

**
**

48、大模型應(yīng)用框架及其功能**?**

大模型應(yīng)用框架提供了一組工具和庫(kù)，用于構(gòu)建、訓(xùn)練和部署大型語(yǔ)言模型。這些框架通常包括以下功能：

• 模型加載和保存：支持加載預(yù)訓(xùn)練模型和保存微調(diào)后的模型。
• 數(shù)據(jù)處理：提供數(shù)據(jù)預(yù)處理、分詞、編碼等工具。
• 模型訓(xùn)練：支持模型訓(xùn)練、評(píng)估和調(diào)試。
• 模型部署：支持將模型部署到不同的環(huán)境和平臺(tái)，如服務(wù)器、移動(dòng)設(shè)備等。
• API接口：提供模型預(yù)測(cè)的API接口，方便集成到其他應(yīng)用中。

一些流行的大模型應(yīng)用框架包括：

• Hugging Face Transformers：一個(gè)流行的NLP 研究工具，提供了大量預(yù)訓(xùn)練模型和工具。
• PyTorch：一個(gè)開(kāi)源的深度學(xué)習(xí)框架，支持大型語(yǔ)言模型的訓(xùn)練和部署。
• TensorFlow：另一個(gè)流行的深度學(xué)習(xí)框架，也支持大型語(yǔ)言模型的訓(xùn)練和部署。

**
**

49、搭建大模型應(yīng)用遇到過(guò)那些問(wèn)題？如何解決的？

搭建大模型應(yīng)用時(shí)可能會(huì)遇到以下問(wèn)題：

• 資源限制：計(jì)算資源不足，如顯存不足、計(jì)算時(shí)間受限等。
• 模型穩(wěn)定性：模型在訓(xùn)練或部署過(guò)程中出現(xiàn)不穩(wěn)定的行為。
• 數(shù)據(jù)質(zhì)量：訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，導(dǎo)致模型性能不佳。
• 模型部署：將模型部署到生產(chǎn)環(huán)境中的技術(shù)挑戰(zhàn)。

解決這些問(wèn)題的方法可能包括：

• 資源優(yōu)化：使用更高效的訓(xùn)練算法、調(diào)整訓(xùn)練參數(shù)、使用模型并行或數(shù)據(jù)并行技術(shù)。模型調(diào)試：使用
• 調(diào)試工具和技術(shù)來(lái)分析模型行為，找出問(wèn)題的根源。
• 數(shù)據(jù)處理：進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、增強(qiáng)和預(yù)處理，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。
• 部署策略：選擇合適的部署策略，如使用模型壓縮技術(shù)、優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)等。

50、如何提升大模型的檢索效果**?**

• 優(yōu)化索引：使用更高效的索引結(jié)構(gòu)，如倒排索引、BM25等。
• 特征工程：提取和利用有效的特征，如文本向量、詞頻等。
• 模型選擇：選擇合適的檢索模型，如基于向量的相似度計(jì)算、基于排序的模型等。
• 訓(xùn)練策略：使用訓(xùn)練策略，如多任務(wù)學(xué)習(xí)、知識(shí)蒸餾等，來(lái)提高模型的性能。
• 評(píng)估指標(biāo)：使用更準(zhǔn)確的評(píng)估指標(biāo)，如MAP、NDCG等，來(lái)衡量檢索效果。

51、是否了解上下文壓縮方法**?**

上下文壓縮是一種減少模型參數(shù)數(shù)量和計(jì)算復(fù)雜度的技術(shù)，同時(shí)盡量保持模型的性能。這種方法通常涉及：

• 模型剪枝：移除模型中的冗余結(jié)構(gòu)和參數(shù)。
• 知識(shí)蒸餾：使用一個(gè)大型教師模型來(lái)指導(dǎo)一個(gè)小型學(xué)生模型，使學(xué)生模型能夠?qū)W習(xí)到教師模型的知識(shí)。
• 權(quán)重共享：在模型中，將部分參數(shù)設(shè)置為共享，這些參數(shù)同時(shí)用于多個(gè)任務(wù)或領(lǐng)域。
• 低秩分解：將大型參數(shù)矩陣分解為多個(gè)小型矩陣，只更新其中的部分矩陣。

52、如何實(shí)現(xiàn)窗口上下文檢索**?**

窗口上下文檢索是一種在給定文本片段的上下文中檢索相關(guān)信息的方法。實(shí)現(xiàn)窗口上下文檢索通常涉及以下步驟：

• 文本分塊：將長(zhǎng)文本分割成多個(gè)較小的文本塊，這些文本塊被稱為窗口。
• 索引構(gòu)建：為每個(gè)文本塊構(gòu)建索引，以便快速檢索相關(guān)信息。
• 查詢處理：將查詢文本與索引中的文本塊進(jìn)行匹配，找到與查詢最相關(guān)的文本塊。
• 上下文檢索：在找到的相關(guān)文本塊中，檢索與查詢相關(guān)的信息。這可能涉及到計(jì)算文本塊與查詢的相似度，并根據(jù)相似度排序文本塊。結(jié)果生成：根據(jù)檢索結(jié)果生成答案或摘要。

53、開(kāi)源的 RAG 框架有哪些，你比較了解**?**

RAG(Retrieval-Augmented Generation) 是一種結(jié)合了檢索和生成的框架，用于提高大型語(yǔ)言模型生成文本的質(zhì)量和相關(guān)性。開(kāi)源的RAG 框架包括：

• *Hugging Face’s RAG:一個(gè)結(jié)合了檢索增強(qiáng)生成的開(kāi)源框架，支持多種任務(wù)，如文本生成、摘要等。*
• *Google’s Retrieval-Augmented Generator(RAG)TensorFlow實(shí)現(xiàn)：一個(gè)基于TensorFlow的RAG實(shí)現(xiàn)，用于支持大規(guī)模的文本生成任務(wù)。*
• *Microsoft’s RAG: 一個(gè)結(jié)合了檢索和生成的框架，用于支持多輪對(duì)話和知識(shí)密集型任務(wù)。*

54、大模型應(yīng)用框架 LangChain 和 Llamalndex 各自的優(yōu)勢(shì)有那些**?**

LangChain和Llamalndex是大模型應(yīng)用框架，它們提供了構(gòu)建、訓(xùn)練和部署大型語(yǔ)言模型的工具和庫(kù)。這些框架的優(yōu)勢(shì)包括：

• 易用性：提供了一組易于使用的工具和庫(kù)，簡(jiǎn)化了大模型應(yīng)用的開(kāi)發(fā)和部署過(guò)程。
• 靈活性：支持多種模型架構(gòu)和任務(wù)，能夠適應(yīng)不同的應(yīng)用場(chǎng)景和需求。
• 高效性：提供了高效的訓(xùn)練和推理算法，減少了計(jì)算資源的需求。
• 集成性：與其他工具和框架具有良好的集成，如數(shù)據(jù)處理、模型評(píng)估等。
• 社區(qū)支持：擁有活躍的社區(qū)，提供了大量的教程、文檔和討論，幫助用戶解決問(wèn)題和提高技能。

55、向量庫(kù)有那些**?各自優(yōu)點(diǎn)與區(qū)別?**

TensorFlow: 一個(gè)開(kāi)源的深度學(xué)習(xí)框架，提供了向量操作和計(jì)算的支持。

PyTorch: 另一個(gè)流行的深度學(xué)習(xí)框架，也提供了向量操作和計(jì)算的支持。

NumPy: 一個(gè)用于數(shù)值計(jì)算的Python庫(kù)，提供了向量操作和矩陣運(yùn)算的支持。

SciPy: 基于NumPy的Python庫(kù)，提供了用于科學(xué)計(jì)算的向量操作和函數(shù)。

這些向量庫(kù)的優(yōu)點(diǎn)包括：

• 高效性：提供了高效的向量操作和矩陣運(yùn)算，能夠快速處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。
• 靈活性：支持多種數(shù)據(jù)類(lèi)型和操作，能夠適應(yīng)不同的應(yīng)用場(chǎng)景和需求。
• 社區(qū)支持：擁有活躍的社區(qū)，提供了大量的教程、文檔和討論，幫助用戶解決問(wèn)題和提高技能。
• 區(qū)別在于它們的設(shè)計(jì)哲學(xué)、API接口和使用場(chǎng)景。例如， TensorFlow和PyTorch都是深度學(xué)習(xí)框架，提
• 供了全面的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建和訓(xùn)練功能，而NumPy 和SciPy更專注于數(shù)值計(jì)算和科學(xué)計(jì)算。

**
**

56、向量數(shù)據(jù)庫(kù)有那些**?各自優(yōu)點(diǎn)與區(qū)別?**

向量數(shù)據(jù)庫(kù)是一種數(shù)據(jù)庫(kù)，專門(mén)設(shè)計(jì)用于存儲(chǔ)和查詢向量數(shù)據(jù)，常用于機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng) 域。向量數(shù)據(jù)庫(kù)可以高效地處理高維空間數(shù)據(jù)的相似性搜索，這在圖像識(shí)別、文本搜索、推薦系統(tǒng)等應(yīng)用中非常重要。以下是一些流行的向量數(shù)據(jù)庫(kù)及其優(yōu)缺點(diǎn)：

*Milvus*

優(yōu)點(diǎn)：Milvus 是一個(gè)開(kāi)源的向量數(shù)據(jù)庫(kù)，支持多種類(lèi)型的向量索引，如IVF、HNSW、Flat 等。它提供了可擴(kuò)展的架構(gòu)，可以處理大量數(shù)據(jù)，并支持云原生部署。

缺點(diǎn)：由于是較新的項(xiàng)目，社區(qū)和文檔可能不如一些老牌數(shù)據(jù)庫(kù)成熟。

*Faiss*

優(yōu)點(diǎn)：Faiss 是 由FacebookAl團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的高效相似性搜索和密集向量聚類(lèi)庫(kù)。它提供了多種向量索引算法，性能極高。

缺點(diǎn)：作為一個(gè)庫(kù)而不是完整的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，Faiss 不提供完整的數(shù)據(jù)管理功能，需要用戶自己集成到應(yīng)用中。

*Vespa*

優(yōu)點(diǎn)：Vespa 是由Yahoo開(kāi)發(fā)的一個(gè)高性能分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和查詢系統(tǒng)，支持向量相似性搜索和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)攝入。

缺點(diǎn)：Vespa的配置和使用相對(duì)復(fù)雜，可能需要較深的系統(tǒng)知識(shí)。

*Pinecone*

優(yōu)點(diǎn)：Pinecone 是一個(gè)托管的向量數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)，易于設(shè)置和使用，提供了強(qiáng)大的相似性搜索功能。

缺點(diǎn)：作為一個(gè)商業(yè)服務(wù)，Pinecone的成本可能比開(kāi)源解決方案要高。

*Weaviate*

優(yōu)點(diǎn)：Weaviate 是一個(gè)開(kāi)源的向量搜索引擎，支持多種數(shù)據(jù)類(lèi)型，包括文本、圖像和向量，并提供了易于使用的RESTAPI。

缺點(diǎn)：相對(duì)于其他一些解決方案，Weaviate 可能還不夠成熟，社區(qū)較小。

57、使用外部知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)需要對(duì)文檔進(jìn)行分塊，如何科學(xué)的設(shè)置文檔塊的大小**?**

• 查詢需求：根據(jù)查詢的需求和上下文長(zhǎng)度來(lái)確定文檔塊的大小。
• 檢索效率：較小的文檔塊可以提高檢索效率，但過(guò)小的塊可能導(dǎo)致信息的碎片化。
• 存儲(chǔ)和計(jì)算資源：考慮存儲(chǔ)和計(jì)算資源的需求，確定文檔塊的大小以平衡效率和資源使用。
• 用戶體驗(yàn)：確保文檔塊的大小適合用戶的閱讀和理解需求。

一種科學(xué)的方法是進(jìn)行實(shí)驗(yàn)和評(píng)估，通過(guò)比較不同文檔塊大小對(duì)檢索效果、效率和用戶體驗(yàn)的影響，來(lái)確定最佳的分塊大小。

58、LLMs 受到上下文長(zhǎng)度的限制，如果檢索到的文檔帶有太多噪聲，該如何解決這樣的問(wèn)題**?**

• 上下文修剪：使用摘要或摘要生成技術(shù)來(lái)提取文檔的關(guān)鍵部分，減少噪聲。

• 知識(shí)蒸餾：使用一個(gè)大型教師模型來(lái)指導(dǎo)一個(gè)小型學(xué)生模型，使學(xué)生模型能夠?qū)W習(xí)到教師模型的知識(shí)，從而提高模型的魯棒性。

• 過(guò)濾和去噪：使用文本過(guò)濾和去噪技術(shù)，如文本清洗、去重、去除無(wú)關(guān)信息等，來(lái)減少噪聲。

• 強(qiáng)化學(xué)習(xí)：通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型，使其能夠自動(dòng)識(shí)別和忽略噪聲信息，專注于相關(guān)和有用的信息。

• 數(shù)據(jù)增強(qiáng)：通過(guò)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，如文本回譯(將文本翻譯成另一種語(yǔ)言再翻譯回來(lái))、添加噪聲等，生成更多的訓(xùn)練樣本，從而提高模型對(duì)噪聲的魯棒性。

知識(shí)蒸餾是一種模型壓縮技術(shù)，其中一個(gè)大型的、表現(xiàn)良好的模型(教師模型)被用來(lái)訓(xùn)練一 個(gè)小型的模型(學(xué)生模型)。這個(gè)過(guò)程涉及到將教師模型的知識(shí)轉(zhuǎn)移到學(xué)生模型中，通常通過(guò)模仿教師模型的輸出或中間層的表示。學(xué)生模型因此能夠?qū)W習(xí)到如何處理噪聲，同時(shí)保持較小的模型大小，這有助于在有限的上下文長(zhǎng)度內(nèi)工作。

**
**

**59、**RAG(檢索增強(qiáng)生成)對(duì)于大模型來(lái)說(shuō)，有什么好處?

• 提高生成質(zhì)量：通過(guò)結(jié)合檢索到的相關(guān)信息， RAG 可以幫助大型語(yǔ)言模型生成更準(zhǔn)確、更相關(guān)和更高質(zhì)量的文本。
• 增強(qiáng)上下文關(guān)聯(lián)性：檢索到的信息可以為模型提供更多的上下文信息，使生成的文本更加符合上下文語(yǔ)境。
• 提高模型魯棒性：通過(guò)結(jié)合檢索到的信息，模型可以更好地處理不完整或噪聲的輸入，提高模型的魯棒性。
• 減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)需求：RAG 可以通過(guò)檢索相關(guān)信息來(lái)增強(qiáng)模型的知識(shí)，從而減少對(duì)大規(guī)模標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴。
• 提高模型泛化能力：RAG 可以幫助模型學(xué)習(xí)到更廣泛的知識(shí)，提高模型的泛化能力，使其能夠更好地適應(yīng)不同的任務(wù)和領(lǐng)域。

60、Self-attention的公式及參數(shù)量？為什么用多頭？為什么要除以根號(hào)d**？**

Self-attention 模型在對(duì)當(dāng)前位置的信息進(jìn)行編碼時(shí)，會(huì)過(guò)度的將注意力集中于自身的位置，因 此作者提出了通過(guò)多頭注意力機(jī)制來(lái)解決這一問(wèn)題。同時(shí)，使用多頭注意力機(jī)制還能夠給予注意力層的輸出包含有不同子空間中的編碼表示信息，從而增強(qiáng)模型的表達(dá)能力。

這是因?yàn)辄c(diǎn)積的數(shù)量級(jí)增長(zhǎng)很大，因此將 softmax 函數(shù)推向了梯度極小的區(qū)域。

Self-attention (自注意力)機(jī)制是Transformer模型的核心組成部分，它允許模型在處理序列數(shù)據(jù) 時(shí)，為序列中的每個(gè)元素(如詞或標(biāo)記)分配不同的注意力權(quán)重，從而捕捉序列內(nèi)的依賴關(guān)系。

Self-attention的基本公式如下：

*計(jì)算Query（Q）、Key（K）和Value（V）😗

這些矩陣是通過(guò)將輸入序列的嵌入（或隱藏狀態(tài)）與三個(gè)不同的權(quán)重矩陣（Wq、Wk、Wv）相乘得到的。這三個(gè)權(quán)重矩陣是模型需要學(xué)習(xí)的參數(shù)。

Q=XWqK=XWk

V=X*Wv

其中，X 是輸入序列的嵌入矩陣，維度為，N 是序列長(zhǎng)度，D 是嵌入維度。

*計(jì)算注意力得分：*

使用Query 和Key計(jì)算注意力得分，這反映了序列中每個(gè)元素對(duì)其他元素的重要性。

得分=Q*K^T

應(yīng)用softmax函數(shù)：

將得分通過(guò)sofrmax函數(shù)轉(zhuǎn)換為概率分布，確保所有注意力權(quán)重的總和為1。

概率分布=softmax(得分/ √D)

*計(jì)算加權(quán)的Value:*

將Value與softmax得到的概率分布相乘，得到加權(quán)后的Valuc,這是考慮了序列中其他元素的上下文信息的新表示。

加權(quán)Value=概率分布*V

輸出：

將加權(quán)Value相加，得到最終的輸出，這是序列中每個(gè)元素的上下文表示。

輸出=加權(quán)Value之和

*參數(shù)量的計(jì)算：*

每個(gè)權(quán)重矩陣 (Wq、Wk、Wv) 的參數(shù)量為，因此總共有3個(gè)權(quán)重矩陣，參數(shù)量為。

——

為什么用多頭 (Multi-Head) 注意力：

多頭注意力允許模型在不同的表示子空間中學(xué)習(xí)信息，這樣可以讓模型同時(shí)關(guān)注不同的信息維度。每個(gè)頭學(xué)習(xí)到的信息可以獨(dú)立地編碼輸入序列的不同方面，然后將這些信息綜合起來(lái)，得到更豐富的表示。

為什么要除以根號(hào)D:

將得分除以根號(hào)D（得分歸一化）可以防止內(nèi)積過(guò)大導(dǎo)致softmax函數(shù)梯度變得非常小，這有助于數(shù)值穩(wěn)定性，使得學(xué)習(xí)過(guò)程更加穩(wěn)定。此外，它還可以看作是一種縮放因子，幫助模型在不同維度上保持一致的性能。

*三、大模型* *(LLMs)LangChain**什么是**LangChain?***

LangChain是一個(gè)用于構(gòu)建和運(yùn)行大型語(yǔ)言模型應(yīng)用的開(kāi)源框架。它提供了一套工具和組件，幫助開(kāi)發(fā)者將大型語(yǔ)言模型（如 GPT-3）與其他工具和API結(jié)合，以完成更復(fù)雜的任務(wù)。

1、LangChain包含哪些核心概念?

Components:可重用的模塊，例如API調(diào)用、數(shù)據(jù)庫(kù)查詢等。

Chains:將多個(gè)Components鏈接在一起以完成特定任務(wù)的流程。

Prompt Templates: 用于指導(dǎo)語(yǔ)言模型生成輸出的文本模板。

Output Parsers:解析語(yǔ)言模型輸出的工具。

Indexes and Retrievers: 用于存儲(chǔ)和檢索信息的索引和數(shù)據(jù)檢索器。

Agents and Toolkits:提供特定領(lǐng)域功能的代理和工具集。

2、什么是****LangChain Agent?

LangChain Agent是一種可以執(zhí)行一系列操作以完成復(fù)雜任務(wù)的程序。它可以根據(jù)給定的輸入和上下文，選擇合適的工具和策略來(lái)生成響應(yīng)或執(zhí)行操作。

**
**

3、如何使用****LangChain?

1. 定義Components: 創(chuàng)建或集成各種API和工具。
2. 構(gòu)建Chains: 將Components組合成完成特定任務(wù)的流程。
3. 設(shè)置Prompt Templates: 定義用于指導(dǎo)語(yǔ)言模型的文本模板。
4. 配置Output Parsers: 解析和提取語(yǔ)言模型的輸出。
5. 部署和運(yùn)行：將構(gòu)建的應(yīng)用部署到服務(wù)器或云平臺(tái)，并進(jìn)行測(cè)試和優(yōu)化。

**
**

4、LangChain支持哪些功能?

集成和調(diào)用外部API。

查詢和操作數(shù)據(jù)庫(kù)。

文本生成和編輯。

信息檢索和問(wèn)答。

多步驟任務(wù)執(zhí)行和決策。

5、什么是 LangChain model?

LangChain model指的是在LangChain框架中使用的大型語(yǔ)言模型，如GPT-3或類(lèi)似的模型。這些模型

通常用于生成文本、回答問(wèn)題或執(zhí)行特定的語(yǔ)言任務(wù)。

6、LangChain包含哪些特點(diǎn)?

開(kāi)源和可擴(kuò)展：易于集成和擴(kuò)展新功能。

模塊化和可重用：Components和Chains可以重用和組合。靈活和可定制：可以自定義Prompt Templates和Output Parsers。

支持多種語(yǔ)言模型：可以集成和使用不同的語(yǔ)言模型。

7、LangChain 如何使用**?**

定義Components: 創(chuàng)建或集成各種API 和工具。

構(gòu)建Chains: 將Components組合成完成特定任務(wù)的流程。

設(shè)置Prompt Templates:定義用于指導(dǎo)語(yǔ)言模型的文本模板。

配置Output Parsers: 解析和提取語(yǔ)言模型的輸出。

部署和運(yùn)行：將構(gòu)建的應(yīng)用部署到服務(wù)器或云平臺(tái)，并進(jìn)行測(cè)試和優(yōu)化。

**
**

8、LangChain 存在哪些問(wèn)題及方法方案**?**

低效的令牌使用問(wèn)題：可以通過(guò)優(yōu)化Prompt Templates和減少不必要的API調(diào)用來(lái)解決。

文檔的問(wèn)題：可以通過(guò)改進(jìn)文檔和提供更多的示例來(lái)幫助開(kāi)發(fā)者理解和使用LangChain。

太多概念容易混淆：可以通過(guò)提供更清晰的解釋和更直觀的API設(shè)計(jì)來(lái)解決。

行為不一致并且隱藏細(xì)節(jié)問(wèn)題：可以通過(guò)提供更一致和透明的API和行為來(lái)解決。

缺乏標(biāo)準(zhǔn)的可互操作數(shù)據(jù)類(lèi)型問(wèn)題：可以通過(guò)定義和使用標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)格式和協(xié)議來(lái)解決。

*低效的令牌使用問(wèn)題：*

在語(yǔ)言模型應(yīng)用中，令牌是模型處理文本的單位，通常與成本掛鉤。如果Prompt Templates設(shè)計(jì) 不當(dāng)或API調(diào)用頻繁，可能會(huì)導(dǎo)致令牌的浪費(fèi)，增加成本。

解決方案：優(yōu)化Prompt Templates, 確保它們盡可能高效地傳達(dá)信息，減少冗余。同時(shí)，減少不必要的

API調(diào)用，例如通過(guò)批量處理數(shù)據(jù)或合并多個(gè)請(qǐng)求。

*文檔的問(wèn)題：*

如果LangChain的文檔不清晰或不完整，開(kāi)發(fā)者可能難以理解如何使用框架，或者可能無(wú)法充分利用其功能。

解決方案：改進(jìn)文檔的質(zhì)量，提供詳細(xì)的API參考、教程和最佳實(shí)踐指南。增加更多的示例代碼和應(yīng)用場(chǎng)景，幫助開(kāi)發(fā)者更快地上手。

*太多概念容易混淆：*

LangChain可能引入了許多新的概念和抽象，對(duì)于新用戶來(lái)說(shuō)，這可能難以理解和區(qū)分。

解決方案：提供清晰的解釋和定義，使用戶能夠理解每個(gè)概念的目的和作用。設(shè)計(jì)更直觀的API，使其易于理解和使用。

*行為不一致并且隱藏細(xì)節(jié)問(wèn)題：*

如果API的行為不一致，開(kāi)發(fā)者可能難以預(yù)測(cè)其結(jié)果，這會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤和混淆。隱藏細(xì)節(jié)可能會(huì)讓開(kāi)發(fā)者難以調(diào)試和優(yōu)化他們的應(yīng)用。

解決方案：確保API的行為一致，并提供清晰的錯(cuò)誤消息和文檔。避免隱藏太多細(xì)節(jié)，而是提供適當(dāng)?shù)某橄蠹?jí)別，同時(shí)允許高級(jí)用戶訪問(wèn)底層實(shí)現(xiàn)。

*缺乏標(biāo)準(zhǔn)的可互操作數(shù)據(jù)類(lèi)型問(wèn)題：*

如果LangChain沒(méi)有定義和使用標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)格式和協(xié)議，那么在不同的系統(tǒng)和服務(wù)之間進(jìn)行數(shù)據(jù)交換可能會(huì)很困難。

解決方案：定義和使用標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)格式(如JSON、CSV)和協(xié)議(如REST、gRPC)，以確保不同組件和服務(wù)之間的互操作性。

**
**

9、LangChain 替代方案**?**

LangChain的替代方案包括其他用于構(gòu)建和運(yùn)行大型語(yǔ)言模型應(yīng)用的開(kāi)源框架，例如HuggingFace的Transformers庫(kù)、OpenAl的GPT-3AP1等。

**
**

10、LangChain中Components and Chains是什么?

Components是可重用的模塊，例如API調(diào)用、數(shù)據(jù)庫(kù)查詢等。Chains是將多個(gè)Components鏈接在一起以完成特定任務(wù)的流程。

11、LangChain中Prompt Templates and Values是什么?

Prompt Templates是用于指導(dǎo)語(yǔ)言模型生成輸出的文本模板。Values是填充Prompt Templates中的變量的實(shí)際值。

**
**

12、LangChain****中 Example Selectors 是什么**?**

Example Selectors是從一組示例中選擇一個(gè)或多個(gè)示例的工具。它們可以用于提供上下文或示例，以幫助語(yǔ)言模型生成更準(zhǔn)確的輸出。

上下文關(guān)聯(lián)：當(dāng)模型需要根據(jù)特定的上下文或場(chǎng)景生成回答時(shí)，Example Selectors可以幫助選擇與當(dāng)前上下文最相關(guān)的示例。

數(shù)據(jù)過(guò)濾：在處理大量數(shù)據(jù)時(shí)， Example Selectors可以根據(jù)特定的標(biāo)準(zhǔn)和條件過(guò)濾數(shù)據(jù)，以便模型僅處理最相關(guān)的信息。

個(gè)性化回答：Example Selectors可以根據(jù)用戶的需求和偏好選擇示例，從而生成更加個(gè)性化的回答。

13、LangChain中Output Parsers 是什么**?**

Output Parsers是解析和提取語(yǔ)言模型輸出的工具。它們可以將語(yǔ)言模型的輸出轉(zhuǎn)換為更結(jié)構(gòu)化和有用的形式。

**
**

14、LangChain 中 Indexes and Retrievers 是什么**?**

Indexes and Retrievers是用于存儲(chǔ)和檢索信息的索引和數(shù)據(jù)檢索器。它們可以用于提供上下文或從大量數(shù)據(jù)中檢索相關(guān)信息。

**
**

15、LangChain****中 Chat Message History 是什么**?**

Chat Message History是存儲(chǔ)和跟蹤聊天消息歷史的工具。它可以用于維護(hù)對(duì)話的上下文，以便在多輪對(duì)話中提供連貫的向應(yīng)。

**
**

16、LangChain 中 Agents and Toolkits 是什么**?**

Agents and Toolkits是提供特定領(lǐng)域功能的代理和工具集。Agents是一系列可以執(zhí)行的操作，而Toolkits 則是為這些操作提供接口和實(shí)現(xiàn)的工具集合。

17、LangChain 如何調(diào)用****LLMs 生成回復(fù)**?**

LangChain通過(guò)定義好的Prompt Templates向LLMs 發(fā)送指令，LLMs 根據(jù)這些指令生成文本回復(fù) 。

LangChain還可以使用Output Parsers來(lái)解析和格式化LLMs 的輸出。

18、LangChain 如何修改提示模板**?**

在LangChain中，可以通過(guò)修改Prompt Templates的文本內(nèi)容或變量來(lái)定制提示。

**
**

19、LangChain 如何鏈接多個(gè)組件處理一個(gè)特定的下游任務(wù)**?**

LangChain通過(guò)構(gòu)建Chains來(lái)鏈接多個(gè)Components。每個(gè)Component執(zhí)行一個(gè)特定的任務(wù)，然后將輸出傳遞給鏈中的下一個(gè)Component, 直到完成整個(gè)任務(wù)。

**
**

20、LangChain 如何****Embedding&vector store?

LangChain可以使用嵌入函數(shù)將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為向量，并將這些向量存儲(chǔ)在向量存儲(chǔ)庫(kù)中。這樣做的目的是為了能夠高效地檢索和查詢文本數(shù)據(jù)。

*四、大模型分布式訓(xùn)練*

**
**

1、大模型進(jìn)行訓(xùn)練，用的是什么框架**?**

TensorFlow是一個(gè)由Google開(kāi)發(fā)的開(kāi)源機(jī)器學(xué)習(xí)框架，它提供了強(qiáng)大的分布式訓(xùn)練功能。

TensorFlow支持?jǐn)?shù)據(jù)并行、模型并行和分布式策略等多種分布式訓(xùn)練方法。PyTorch是一個(gè)由Facebook的Al研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的流行的開(kāi)源機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)。它提供了分布式包（torch.distributed），支持分布式訓(xùn)練，并且可以通過(guò)使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel（DDP）或torch.nn.DataParallel來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)并行。

Horovod是由Uber開(kāi)源的分布式訓(xùn)練框架，它基于MPI（Message Passing Interface）并提供了一 種

簡(jiǎn)單的方法來(lái)并行化TensorFlow 、Keras 、PyTorch和Apache MXNet等框架的訓(xùn)練。Horovod特別適合于大規(guī)模的深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練。

Ray是一個(gè)開(kāi)源的分布式框架，用于構(gòu)建和運(yùn)行分布式應(yīng)用程序。Ray提供了Ray Tune（用于超參數(shù)調(diào)優(yōu)）和Ray Serve（用于模型服務(wù)），并且可以與TensorFlow、PyTorch和MXNet等深度學(xué)習(xí)庫(kù)集成。

Hugging Face的Accelerate庫(kù)是為了簡(jiǎn)化PyTorch模型的分布式訓(xùn)練而設(shè)計(jì)的。它提供了一個(gè)簡(jiǎn)單的API來(lái)啟動(dòng)分布式訓(xùn)練，并支持使用單個(gè)或多個(gè)GPU 以及TPU。

DeepSpeed是微軟開(kāi)發(fā)的一個(gè)開(kāi)源庫(kù)，用于加速PyTorch模型的訓(xùn)練。它提供了各種優(yōu)化技術(shù)，如ZeRO（Zero Redundancy Optimizer）和模型并行性，以支持大規(guī)模模型的訓(xùn)練。

2、業(yè)內(nèi)常用的分布式AI框架**?**

Horovod：由Uber開(kāi)發(fā)，基于MPI的分布式訓(xùn)練框架。

Ray：用于構(gòu)建和運(yùn)行分布式應(yīng)用程序的開(kāi)放源代碼框架。

DeepSpeed：由微軟開(kāi)發(fā)，用于加速深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的庫(kù)，它提供了數(shù)據(jù)并行、張量并行和模型并行等多種并行策略。

FairScale：由Facebook開(kāi)發(fā)，提供了類(lèi)似于DeepSpeed的功能。

**
**

3、數(shù)據(jù)并行、張量并行、流水線并行的原理及區(qū)別**?**

數(shù)據(jù)并行：在數(shù)據(jù)并行中，模型的不同副本在不同的設(shè)備上運(yùn)行，每個(gè)設(shè)備處理輸入數(shù)據(jù)的不 同部分。每個(gè)設(shè)備獨(dú)立地進(jìn)行前向傳播和反向傳播，但參數(shù)更新是同步的。數(shù)據(jù)并行的主要優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)單且易于實(shí)現(xiàn)。

張量并行：在張量并行中，模型的單個(gè)層或參數(shù)被切分成多個(gè)部分，每個(gè)部分在不同的設(shè)備上運(yùn)行。

張量并行通常用于訓(xùn)練非常大型的模型，因?yàn)樗梢詼p少每個(gè)設(shè)備的內(nèi)存需求。

流水線并行：在流水線并行中，模型的不同層被放置在不同的設(shè)備上，每個(gè)設(shè)備負(fù)責(zé)模型的一部分。

輸入數(shù)據(jù)在設(shè)備之間按順序流動(dòng)，每個(gè)設(shè)備完成自己的計(jì)算后將數(shù)據(jù)傳遞給下一個(gè)設(shè)備。流水線并行可以減少每個(gè)設(shè)備的內(nèi)存需求，并提高訓(xùn)練速度。

4、推理優(yōu)化技術(shù)Flash Attention的作用是什么**?**Flash Attention是一種用于加速自然語(yǔ)言處理模型中自注意力機(jī)制的推理過(guò)程的優(yōu)化技術(shù)。它通過(guò)減少計(jì)算量和內(nèi)存需求，使得在有限的資源下能夠處理更長(zhǎng)的序列。Flash Attention使用了一種有效的矩陣乘法算法，可以在不犧牲準(zhǔn)確性的情況下提高推理速度。

5、推理優(yōu)化技術(shù)Paged Attention的作用是什么**?**

Paged Attention是一種用于處理長(zhǎng)序列的優(yōu)化技術(shù)。它將注意力矩陣分頁(yè)，使得只有當(dāng)前頁(yè)的注意力分?jǐn)?shù)被計(jì)算和存儲(chǔ)，從而大大減少了內(nèi)存需求。這種方法可以在不增加計(jì)算成本的情況下處理比內(nèi)存容量更大的序列。

Flash Attention是一種高效的注意力機(jī)制實(shí)現(xiàn)，旨在提高大規(guī)模模型訓(xùn)練的速度和內(nèi)存效率。它通過(guò)減少GPU 內(nèi)存使用和增加計(jì)算吞吐量來(lái)實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)。

Flash Attention 利用 GPU 上的特定優(yōu)化，如共享張量核心和高效的內(nèi)存使用，以減少內(nèi)存占用 并提高計(jì)算速度。這種方法特別適用于具有長(zhǎng)序列和大型模型參數(shù)的場(chǎng)景，例如自然語(yǔ)言處理和推薦系統(tǒng)。

Paged Attention是一種用于處理超長(zhǎng)序列的注意力機(jī)制。在標(biāo)準(zhǔn)的注意力機(jī)制中，序列的長(zhǎng)度受到GPU內(nèi)存的限制。

Paged Attention 通過(guò)將序列分割成多個(gè)較小的部分(頁(yè)面)來(lái)克服這個(gè)問(wèn)題，只將當(dāng)前需要計(jì) 算的部分加載到內(nèi)存中。這種方法允許模型處理比單個(gè)GPU 內(nèi)存更大的序列，同時(shí)保持較高的計(jì)算效率。

Paged Attention 對(duì)于需要處理極長(zhǎng)序列的應(yīng)用場(chǎng)景(例如長(zhǎng)文檔處理、音頻處理等)非常有用。

6、CPU-offload**，ZeRO-offload了解****?**

CPU-offload：在深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中，將一些計(jì)算或數(shù)據(jù)從GPU 轉(zhuǎn)移到CPU 上，以減輕GPU 的負(fù)擔(dān)。這通常用于減少GPU 內(nèi)存使用，提高GPU 利用率。

ZeRO-offload：是DeepSpeed中的一種優(yōu)化技術(shù)，它將模型的參數(shù)、梯度和優(yōu)化器狀態(tài)分散存儲(chǔ) 在CPU內(nèi)存或NVMe存儲(chǔ)中，從而減少GPU內(nèi)存的使用。

ZeRO-offload是ZeRO（零冗余優(yōu)化器）策略的一部分，旨在提高訓(xùn)練大規(guī)模模型的能力。

7、ZeRO**，零冗余優(yōu)化器的三個(gè)階段****?**

ZeRO-Stage 1：將優(yōu)化器狀態(tài)分割到不同設(shè)備上，減少內(nèi)存占用。

ZeRO-Stage 2：除了優(yōu)化器狀態(tài)，還將模型參數(shù)分割到不同設(shè)備上。

ZeRO-Stage 3：將梯度和優(yōu)化器狀態(tài)也分割到不同設(shè)備上，實(shí)現(xiàn)最大的內(nèi)存節(jié)省。

8、混合精度訓(xùn)練的優(yōu)點(diǎn)是什么**?可能帶來(lái)什么問(wèn)題?**

優(yōu)點(diǎn)：混合精度訓(xùn)練使用不同精度（例如， FP16和FP32）的數(shù)字來(lái)執(zhí)行計(jì)算，可以提高訓(xùn)練速度，減少內(nèi)存使用，并可能減少能源消耗。它利用了現(xiàn)代GPU 對(duì)FP16運(yùn)算的支持，同時(shí)使用FP32進(jìn)行關(guān)鍵的計(jì)算，以保持準(zhǔn)確性。

可能的問(wèn)題：混合精度訓(xùn)練可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)值不穩(wěn)定，特別是在模型梯度非常小或非常大時(shí)。此外，它可能需要額外的校準(zhǔn)步驟來(lái)確保FP16計(jì)算的準(zhǔn)確性。

9、Megatron-DeepSpeed 方法**?**

Megatron-DeepSpeed是結(jié)合了Megatron-LM和DeepSpeed的技術(shù)，用于訓(xùn)練超大型語(yǔ)言模型。它利用了Megatron-LM的模型并行技術(shù)和DeepSpeed的數(shù)據(jù)并行和優(yōu)化器技術(shù)，以實(shí)現(xiàn)高效的訓(xùn)練。

**
**

10、Megatron-LM 方法**?**

Megatron-LM是一種由NVIDIA 開(kāi)發(fā)的用于訓(xùn)練大規(guī)模語(yǔ)言模型的模型并行技術(shù)。它通過(guò)將模型 的不同部分分布在多個(gè)GPU 上，以及使用張量并行和流水線并行等技術(shù)，來(lái)減少每個(gè)GPU 的內(nèi)存需求，并提高訓(xùn)練速度。Megatron-LM 已經(jīng)成功訓(xùn)練了數(shù)十億參數(shù)的語(yǔ)言模型。

11、DeepSpeed 方法**?**

DeepSpeed是一個(gè)開(kāi)源的庫(kù)，由微軟開(kāi)發(fā)，用于加速大規(guī)模模型訓(xùn)練。DeepSpeed 通過(guò)多種技術(shù)實(shí)現(xiàn)了這一點(diǎn)，包括：

• **數(shù)據(jù)并行：**通過(guò)在不同的GPU上分配不同的數(shù)據(jù)批次，來(lái)并行處理數(shù)據(jù)，從而加速訓(xùn)練過(guò)程。
• **模型并行：**通過(guò)在不同的GPU 上分配模型的各個(gè)部分，來(lái)并行處理模型，從而可以訓(xùn)練更大的模型。
• **管道并行：**通過(guò)將模型的不同層分配到不同的 GPU 上，并在這些 GPU 之間創(chuàng)建數(shù)據(jù)流管道，來(lái)進(jìn)一步加速訓(xùn)練過(guò)程。
• 優(yōu)化器并行：通過(guò)將模型的參數(shù)分為多個(gè)部分，并在不同的 GPU 上并行計(jì)算每個(gè)部分的梯度更新，來(lái)加速優(yōu)化器步驟。
• 零冗余優(yōu)化器（ZeRO）：通過(guò)將模型的參數(shù)、梯度和優(yōu)化器狀態(tài)分割存儲(chǔ)在多個(gè)GPU上，并消除冗余存儲(chǔ)，來(lái)減少內(nèi)存使用并提高訓(xùn)練效率。

*
*

*五、大模型（**LLMs**）推理***

1、為什么大模型推理時(shí)顯存漲的那么多還一直占著**?**

模型大小：大模型本身具有更多的參數(shù)和計(jì)算需求，這直接導(dǎo)致了顯存的增加。推理過(guò)程中的激活和梯度：在推理時(shí)，模型的前向傳播會(huì)產(chǎn)生激活，這些激活需要存儲(chǔ)在顯存中，尤其是在執(zhí)行動(dòng)態(tài)計(jì)算或需要中間結(jié)果的情況下。

優(yōu)化器狀態(tài)：即使是在推理模式下，某些框架可能會(huì)默認(rèn)加載優(yōu)化器狀態(tài)，這也會(huì)占用顯存空間。

內(nèi)存泄漏：有時(shí)代碼中的內(nèi)存泄漏會(huì)導(dǎo)致顯存一直被占用，而不是在推理完成后釋放。

要解決顯存占用問(wèn)題，可以采用的技術(shù)包括使用內(nèi)存分析工具來(lái)檢測(cè)泄漏，優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)，或者使用如TensorFlow 的內(nèi)存管理功能來(lái)顯式釋放不再需要的內(nèi)存。

**
**

2、大模型在GPU和CPU上推理速度如何**?**

大模型在GPU 上的推理速度通常遠(yuǎn)快于CPU, 因?yàn)镚PU 專門(mén)為并行計(jì)算設(shè)計(jì)，具有更多的計(jì)算 核心和更高的浮點(diǎn)運(yùn)算能力。例如，NVIDIA的GPU使用CUDA核心，可以同時(shí)處理多個(gè)任務(wù)，這使得它們?cè)趫?zhí)行深度學(xué)習(xí)推理時(shí)非常高效。

CPU雖然也可以執(zhí)行深度學(xué)習(xí)推理任務(wù)，但由于其核心數(shù)量和浮點(diǎn)運(yùn)算能力通常不及GPU, 因 此速度會(huì)慢得多。然而， CPU 在處理單線程任務(wù)時(shí)可能更高效，且在某些特定場(chǎng)景下，如邊緣計(jì)算設(shè)備上，CPU 可能是唯一可用的計(jì)算資源。

3、推理速度上， int8和fp16比起來(lái)怎么樣?

INT8（8位整數(shù)）和FP16（16 位浮點(diǎn)數(shù)）都是低精度格式，用于減少模型的大小和提高推理速度。

INT8 提供更高的壓縮比，可以顯著減少模型的內(nèi)存占用和帶寬需求，但由于量化過(guò)程中的 信息損失，可能會(huì)對(duì)模型的準(zhǔn)確性產(chǎn)生一定影響。FP16提供比INT8 更高的精度，通常對(duì)模型的準(zhǔn)確性影響較小，但相比INT16或FP32, 它的速度和內(nèi)存效率仍然有所提高。

在實(shí)際應(yīng)用中， INT8和FP16的推理速度取決于具體的模型和硬件。一般來(lái)說(shuō)，INT8可能會(huì)提供 更高的吞吐量，但FP16可能會(huì)提供更好的延遲和準(zhǔn)確性。例如，NVIDIA 的Tensor Cores支持FP16和INT8 運(yùn)算，可以顯著提高這兩種格式的推理性能。

4、大模型有推理能力嗎**?**

大模型 (LLMs) 具有推理能力。推理能力不僅限于回答事實(shí)性問(wèn)題，還包括理解復(fù)雜語(yǔ)境、生 成連貫文本、執(zhí)行文本分類(lèi)、翻譯等任務(wù)。例如，GPT-3是一個(gè)大模型，它能夠生成文章、故事、詩(shī)歌，甚至編寫(xiě)代碼。

5、大模型生成時(shí)的參數(shù)怎么設(shè)置**?**

大模型生成時(shí)的參數(shù)設(shè)置取決于具體的任務(wù)和模型。一些常見(jiàn)的參數(shù)包括：溫度 (Temperature): 控制生成的文本的隨機(jī)性。較低的溫度值將導(dǎo)致生成更保守的文本，而較高的溫度值將導(dǎo)致更多樣化的文本。

Top-k采樣：僅從概率最高的k個(gè)詞中采樣，以減少生成文本的隨機(jī)性。

Top-p采樣：從累積概率超過(guò)p的詞中進(jìn)行采樣，這有助于生成更相關(guān)的文本。

最大生成長(zhǎng)度：指定生成文本的最大長(zhǎng)度。

例如，使用GPT-3生成文本時(shí)，可以設(shè)置溫度為0.7,top-k為50,最大生成長(zhǎng)度為100個(gè)詞。

6、有哪些省內(nèi)存的大語(yǔ)言模型訓(xùn)練**/微調(diào)/推理方法?**

模型并行：將模型的不同部分分布在多個(gè)設(shè)備上。

張量切片：將模型的權(quán)重和激活分割成較小的塊。

混合精度訓(xùn)練：使用FP16 和INT8精度進(jìn)行訓(xùn)練和推理。

優(yōu)化器狀態(tài)分割：如ZeRO技術(shù)，將優(yōu)化器狀態(tài)分割到不同設(shè)備上。

梯度累積：通過(guò)累積多個(gè)批次的梯度來(lái)減少每個(gè)批次的內(nèi)存需求。

在機(jī)器學(xué)習(xí)中，優(yōu)化器狀態(tài)是指在訓(xùn)練模型時(shí)優(yōu)化器所維護(hù)的關(guān)于模型參數(shù)更新的額外信息。這些信息對(duì)于執(zhí)行梯度下降算法的變體（如Adam、RMSprop、SGD 等）至關(guān)重要，因?yàn)樗鼈儙椭鷥?yōu)化器更有效地調(diào)整模型參數(shù)。

優(yōu)化器狀態(tài)通常包括以下幾個(gè)關(guān)鍵組件：

梯度：在反向傳播過(guò)程中計(jì)算的權(quán)重參數(shù)的梯度，指示了損失函數(shù)相對(duì)于每個(gè)參數(shù)的斜率。

動(dòng)量：某些優(yōu)化器（如SGD with Momentum、Adam等）會(huì)使用動(dòng)量來(lái)平滑參數(shù)更新，這可以幫 助優(yōu)化器在相關(guān)方向上加速學(xué)習(xí)，并減少震蕩。

平方梯度：某些優(yōu)化器（如RMSprop、Adam）會(huì)保存每個(gè)參數(shù)梯度的平方的移動(dòng)平均，這有助于調(diào)整學(xué)習(xí)率并穩(wěn)定訓(xùn)練過(guò)程。

學(xué)習(xí)率：優(yōu)化器可能會(huì)根據(jù)訓(xùn)練的進(jìn)度或某些其他信號(hào)調(diào)整每個(gè)參數(shù)的學(xué)習(xí)率。

其他統(tǒng)計(jì)量：某些優(yōu)化器可能會(huì)使用其他統(tǒng)計(jì)量，如Adam優(yōu)化器會(huì)維護(hù)梯度的一階和二階矩的估計(jì)。

優(yōu)化器狀態(tài)對(duì)于實(shí)現(xiàn)高效的參數(shù)更新至關(guān)重要。在訓(xùn)練過(guò)程中，優(yōu)化器會(huì)根據(jù)這些狀態(tài)信息來(lái) 計(jì)算每個(gè)迭代步驟中參數(shù)的更新量。在分布式訓(xùn)練設(shè)置中，如DeepSpeed中的ZeRO 優(yōu)化器，優(yōu)化器狀態(tài)的

管理變得尤為重要，因?yàn)樗鼈冃枰缍鄠€(gè)GPU 或節(jié)點(diǎn)高效地分配和同步。

**
**

7、如何讓大模型輸出合規(guī)化**?**

過(guò)濾不當(dāng)內(nèi)容：使用內(nèi)容過(guò)濾器來(lái)識(shí)別和過(guò)濾掉不當(dāng)?shù)恼Z(yǔ)言或敏感內(nèi)容。

指導(dǎo)性提示：提供明確的提示，指導(dǎo)模型生成符合特定標(biāo)準(zhǔn)和偏好的輸出。

后處理：對(duì)模型的輸出進(jìn)行后處理，例如使用語(yǔ)法檢查器和修正工具來(lái)提高文本的質(zhì)量。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)：使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)來(lái)訓(xùn)練模型，使其偏好生成符合特定標(biāo)準(zhǔn)的輸出。

應(yīng)用模式變更：應(yīng)用模式變更是指在部署模型時(shí)，根據(jù)實(shí)際應(yīng)用的需求和環(huán)境，對(duì)模型的配置、部署策略或使 用方式進(jìn)行調(diào)整。例如， 一個(gè)在云端運(yùn)行的模型可能需要調(diào)整其資源分配以適應(yīng)不同的負(fù)載，或者在邊緣設(shè)備上運(yùn)行的模型可能需要減少其內(nèi)存和計(jì)算需求以適應(yīng)有限的資源。

應(yīng)用模式變更可能包括：

• 資源調(diào)整：根據(jù)需求增加或減少用于運(yùn)行模型的計(jì)算資源。

• 模型壓縮：使用模型壓縮技術(shù)如剪枝、量化來(lái)減少模型大小。

• 動(dòng)態(tài)部署：根據(jù)負(fù)載動(dòng)態(tài)地?cái)U(kuò)展或縮小模型服務(wù)的實(shí)例數(shù)量。

• 緩存策略：實(shí)施緩存機(jī)制來(lái)存儲(chǔ)常用查詢的響應(yīng)，減少重復(fù)計(jì)算的次數(shù)。

• 性能優(yōu)化：對(duì)模型進(jìn)行性能分析，并優(yōu)化其運(yùn)行效率，例如通過(guò)批處理輸入數(shù)據(jù)來(lái)提高吞吐量。

舉例來(lái)說(shuō)，如果一個(gè)大型語(yǔ)言模型在云平臺(tái)上運(yùn)行，當(dāng)用戶查詢量增加時(shí)，可以通過(guò)增加服務(wù) 器的數(shù)量或使用更高效的硬件來(lái)擴(kuò)展其能力。相反，如果模型需要在嵌入式設(shè)備上運(yùn)行，可能需要將模型壓縮到更小的尺寸，并優(yōu)化其運(yùn)行時(shí)的內(nèi)存使用，以確保模型可以在資源有限的設(shè)備上順利運(yùn)行。

在實(shí)際操作中，應(yīng)用模式變更通常需要綜合考慮模型的性能、成本、可擴(kuò)展性和業(yè)務(wù)需求，以找到最佳的平衡點(diǎn)。

如何系統(tǒng)的去學(xué)習(xí)大模型LLM ？

大模型時(shí)代，火爆出圈的LLM大模型讓程序員們開(kāi)始重新評(píng)估自己的本領(lǐng)。 “AI會(huì)取代那些行業(yè)？”“誰(shuí)的飯碗又將不保了？”等問(wèn)題熱議不斷。

事實(shí)上，搶你飯碗的不是AI，而是會(huì)利用AI的人。

繼科大訊飛、阿里、華為等巨頭公司發(fā)布AI產(chǎn)品后，很多中小企業(yè)也陸續(xù)進(jìn)場(chǎng)！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大廠老板們，也更傾向于會(huì)AI的人，普通程序員，還有應(yīng)對(duì)的機(jī)會(huì)嗎？

與其焦慮……

不如成為「掌握AI工具的技術(shù)人」，畢竟AI時(shí)代，誰(shuí)先嘗試，誰(shuí)就能占得先機(jī)！

但是LLM相關(guān)的內(nèi)容很多，現(xiàn)在網(wǎng)上的老課程老教材關(guān)于LLM又太少。所以現(xiàn)在小白入門(mén)就只能靠自學(xué)，學(xué)習(xí)成本和門(mén)檻很高。

針對(duì)所有自學(xué)遇到困難的同學(xué)們，我?guī)痛蠹蚁到y(tǒng)梳理大模型學(xué)習(xí)脈絡(luò)，將這份 LLM大模型資料 分享出來(lái)：包括LLM大模型書(shū)籍、640套大模型行業(yè)報(bào)告、LLM大模型學(xué)習(xí)視頻、LLM大模型學(xué)習(xí)路線、開(kāi)源大模型學(xué)習(xí)教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 掃描下方二維碼領(lǐng)取🆓↓↓↓

一、LLM大模型經(jīng)典書(shū)籍

AI大模型已經(jīng)成為了當(dāng)今科技領(lǐng)域的一大熱點(diǎn)，那以下這些大模型書(shū)籍就是非常不錯(cuò)的學(xué)習(xí)資源。

二、640套LLM大模型報(bào)告合集

這套包含640份報(bào)告的合集，涵蓋了大模型的理論研究、技術(shù)實(shí)現(xiàn)、行業(yè)應(yīng)用等多個(gè)方面。無(wú)論您是科研人員、工程師，還是對(duì)AI大模型感興趣的愛(ài)好者，這套報(bào)告合集都將為您提供寶貴的信息和啟示。(幾乎涵蓋所有行業(yè))

三、LLM大模型系列視頻教程

四、LLM大模型開(kāi)源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

LLM大模型學(xué)習(xí)路線 ↓

階段1：AI大模型時(shí)代的基礎(chǔ)理解

• 目標(biāo)：了解AI大模型的基本概念、發(fā)展歷程和核心原理。
• 內(nèi)容：
  • L1.1 人工智能簡(jiǎn)述與大模型起源
  • L1.2 大模型與通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的發(fā)展歷程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知識(shí)大模型
  • L1.4.2 生產(chǎn)大模型
  • L1.4.3 模型工程方法論
  • L1.4.4 模型工程實(shí)踐
  • L1.5 GPT應(yīng)用案例

階段2：AI大模型API應(yīng)用開(kāi)發(fā)工程

• 目標(biāo)：掌握AI大模型API的使用和開(kāi)發(fā)，以及相關(guān)的編程技能。
• 內(nèi)容：
  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具類(lèi)框架
  • L2.1.4 代碼示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.3 流水線工程
  • L2.4 總結(jié)與展望

階段3：AI大模型應(yīng)用架構(gòu)實(shí)踐

• 目標(biāo)：深入理解AI大模型的應(yīng)用架構(gòu)，并能夠進(jìn)行私有化部署。
• 內(nèi)容：
  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介紹

階段4：AI大模型私有化部署

• 目標(biāo)：掌握多種AI大模型的私有化部署，包括多模態(tài)和特定領(lǐng)域模型。
• 內(nèi)容：
  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的關(guān)鍵技術(shù)
  • L4.3 模型私有化部署的實(shí)施步驟
  • L4.4 模型私有化部署的應(yīng)用場(chǎng)景

這份 LLM大模型資料 包括LLM大模型書(shū)籍、640套大模型行業(yè)報(bào)告、LLM大模型學(xué)習(xí)視頻、LLM大模型學(xué)習(xí)路線、開(kāi)源大模型學(xué)習(xí)教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 掃描下方二維碼領(lǐng)取🆓↓↓↓