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news 2025/7/7 19:14:24

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大模型應該是目前當之無愧的最有影響力的AI技術，它正在革新各個行業(yè)，包括自然語言處理、機器翻譯、內容創(chuàng)作和客戶服務等等，正在成為未來商業(yè)環(huán)境的重要組成部分。

截至目前大模型已經(jīng)超過200個，在大模型縱橫的時代，不僅大模型技術越來越卷，就連大模型相關的崗位和面試也開始越來越卷了。

本文總結大模型算法崗位面試題（含答案），內容如下：

*一、基礎篇*

1、目前主流的開源模型體系有哪些？

Transformer體系：由Google提出的Transformer 模型及其變體，如BERT、GPT 等。
PyTorch Lightning：一個基于PyTorch的輕量級深度學習框架，用于快速原型設計和實驗。
TensorFlow Model Garden：TensorFlow官方提供的一系列預訓練模型和模型架構。
Hugging Face Transformers：一個流行的開源庫，提供了大量預訓練模型和工具，用于NLP 任務。

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

prefix LM (前綴語言模型)：在輸入序列的開頭添加一個可學習的任務相關的前綴，然后使用這個前綴

和輸入序列一起生成輸出。這種方法可以引導模型生成適應特定任務的輸出。

causal LM (因果語言模型)：也稱為自回歸語言模型，它根據(jù)之前生成的 token 預測下一個token。在

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

3、涌現(xiàn)能力是啥原因**?**

涌現(xiàn)能力 (Emergent Ability) 是指模型在訓練過程中突然表現(xiàn)出的新的、之前未曾預料到的能力。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)中的模式和關聯(lián)。

隨著模型規(guī)模的增加，它們能夠自動學習到更復雜、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的架構介紹**?**

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

前饋神經(jīng)網(wǎng)絡 (Feedforward Neural Network) 是一種最基礎的神經(jīng)網(wǎng)絡類型，它的信息流動是單向的，從輸入層經(jīng)過一個或多個隱藏層，最終到達輸出層。在前饋神經(jīng)網(wǎng)絡中，神經(jīng)元之間的連接不會形成閉環(huán)，這意味著信號在前向傳播過程中不會回溯。前饋神經(jīng)網(wǎng)絡的基本組成單元是神經(jīng)元，每個神經(jīng)元都會對輸入信號進行加權求和，然后通過一個激活函數(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)元的輸出是否應該被激活，從而允許網(wǎng)絡學習復雜和非線性的函數(shù)。

前饋神經(jīng)網(wǎng)絡在模式識別、函數(shù)逼近、分類、回歸等多個領域都有應用。例如，在圖像識別任務中，網(wǎng)絡的輸入層節(jié)點可能對應于圖像的像素值，而輸出層節(jié)點可能代表不同類別的概率分布。

訓練前饋神經(jīng)網(wǎng)絡通常涉及反向傳播 (Backpropagation) 算法，這是一種有效的學習算法，通過計算輸出層的誤差，并將這些誤差信號沿網(wǎng)絡反向傳播，以調整連接權重。通過多次迭代這個過程，網(wǎng)絡可以逐漸學習如何減少輸出誤差，從而實現(xiàn)對輸入數(shù)據(jù)的正確分類或回歸。

在設計和訓練前饋神經(jīng)網(wǎng)絡時，需要考慮多個因素，包括網(wǎng)絡的層數(shù)、每層的神經(jīng)元數(shù)目、激活函數(shù)的選擇、學習速率、正則化策略等，這些都對網(wǎng)絡的性能有重要影響。

4、目前比較受歡迎的開源大模型有哪些**?**

GPT系列：由OpenAl開發(fā)的生成式預訓練模型，如 GPT-3。

BERT系列：由Google開發(fā)的轉換式預訓練模型，如BERT、RoBERTa等。

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

5、目前大模型模型結構都有哪些**?**

Transformer：基于自注意力機制的模型，包括編碼器、解碼器和編碼器-解碼器結構。
GPT系列：基于自注意力機制的生成式預訓練模型，采用解碼器結構。
BERT系列：基于自注意力機制的轉換式預訓練模型，采用編碼器結構。
T5系列：基于Transformer的編碼器-解碼器模型。

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

prefix LM：通過在輸入序列前添加可學習的任務相關前綴，引導模型生成適應特定任務的輸出。優(yōu)點是可以減少對預訓練模型參數(shù)的修改，降低過擬合風險；缺點是可能受到前綴表示長度的限制，無法充分捕捉任務相關的信息。

causal LM：根據(jù)之前生成的 token預測下一個 token, 可以生成連貫的文本。優(yōu)點是可以生成靈活的文本，適應各種生成任務；缺點是無法訪問未來的信息，可能生成不一致或有誤的內容。

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)點是可以處理輸入和輸出序列不同長度的任務，如機器翻譯；缺點是模型結構較為復雜，訓練和推理計算量較大。

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7、模型幻覺是什么**?業(yè)內解決方案是什么?**模型幻覺是指模型在生成文本時產(chǎn)生的不準確、無關或虛構的信息。這通常發(fā)生在模型在缺乏足夠信

息的情況下進行推理或生成時。業(yè)內的解決方案包括：

使用更多的數(shù)據(jù)和更高質量的訓練數(shù)據(jù)來提高模型的泛化和準確性。

引入外部知識源，如知識庫或事實檢查工具，以提供額外的信息和支持。

強化模型的推理能力和邏輯推理，使其能夠更好地處理復雜問題和避免幻覺。

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8、大模型的Tokenizer的實現(xiàn)方法及原理**?**

大模型的Tokenizer通常使用字節(jié)對編碼 (Byte-Pair Encoding,BPE) 算法。BPE算法通過迭代地將最頻繁出現(xiàn)的字節(jié)對合并成新的符號，來構建一個詞匯表。在訓練過程中，模型會學習這些符號的嵌入表示。Tokenizer將輸入文本分割成符號序列，然后將其轉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的詞表實現(xiàn)方法?

ChatGLM3 使用了一種改進的詞表實現(xiàn)方法。它首先使用字節(jié)對編碼 (BPE) 算法構建一個基本的詞表，然后在訓練過程中通過不斷更新詞表來引入新的詞匯。具體來說，ChatGLM3 在訓練過程中會根據(jù)輸入數(shù)據(jù)動態(tài)地合并出現(xiàn)頻率較高的字節(jié)對，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，ChatGLM3 還使用了一種特殊的詞表分割方法，將詞表分為多個片段，并在訓練過程中逐步更新這些片段，以提高模型的泛化能力和適應性。

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

GPT3：采用了Post-Layer Normalization (后標準化)的結構，即先進行自注意力或前饋神經(jīng)網(wǎng)絡的計算，然后進行Layer Normalization。這種結構有助于穩(wěn)定訓練過程，提高模型性能。

LLAMA：采用了Pre-Layer Normalization (前標準化)的結構，即先進行Layer Normalization,然后進行自注意力或前饋神經(jīng)網(wǎng)絡的計算。這種結構有助于提高模型的泛化能力和魯棒性。

ChatGLM：采用了Post-Layer Normalization的結構，類似于GPT3。這種結構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）：一種簡單的激活函數(shù)，可以解決梯度消失問題，加快訓練速度。

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

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

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制變種，用于改進和擴展傳統(tǒng)的自注意力機制。Multi-query Attention：在Multi-query Attention中，每個查詢可以與多個鍵值對進行交互，從而捕捉更多的上下文信息。這種機制可以提高模型的表達能力和性能，特別是在處理長序列或復雜關系時。

Grouped-query Attention：在Grouped-query Attention中，查詢被分成多個組，每個組內的查詢與對應的鍵值對進行交互。這種機制可以減少計算復雜度，提高效率，同時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是一個可以生成圖像的模型，而GPT-3可以處理和理解文本。兩者結合可以實現(xiàn)基于文本描述生成圖像的功能。

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

*二、進階篇*

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1、llama輸入句子長度理論上可以無限長嗎?

LLaMA（Large Language Model Adaptation）模型的輸入句子長度受到硬件資源和模型設計的限制。

理論上，如果硬件資源足夠，模型可以處理非常長的輸入句子。然而，實際上，由于內存和處理能力的限制，輸入句子長度通常是有限制的。在實際應用中，開發(fā)者會根據(jù)具體需求和硬件配置來確定合適的輸入句子長度。

2、什么是LLMs復讀機問題**?**

LLMs復讀機問題是指在某些情況下，大型語言模型在生成文本時會重復之前已經(jīng)生成的內容，導致生成的文本缺乏多樣性和創(chuàng)造性。

3、為什么會出現(xiàn)LLMs復讀機問題**?**

LLMs復讀機問題可能由多種因素引起，包括模型訓練數(shù)據(jù)中的重復模式、模型在處理長序列時的注意力機制失效、或者模型在生成文本時對過去信息的過度依賴等。

4、如何緩解LLMs復讀機問題**?**

數(shù)據(jù)增強：通過增加訓練數(shù)據(jù)的多樣性和復雜性，減少重復模式的出現(xiàn)。

模型改進：改進模型的結構和注意力機制，使其更好地處理長序列和避免過度依賴過去信息。

生成策略：在生成文本時采用多樣化的策略，如抽樣生成或引入隨機性，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類大模型**?**BERT模型通常用于需要理解文本深層語義的任務，如文本分類、命名實體識別等。

LLaMA和 ChatGLM類大模型則適用于需要生成文本或進行更復雜語言理解的任務，如對話系統(tǒng)、文本生成等。選擇哪種模型取決于任務的需求和可用資源。

6、各個專業(yè)領域是否需要各自的大模型來服務**?**

不同的專業(yè)領域需要特定的大模型來更好地服務。專業(yè)領域的大模型可以針對特定領域的語言和知識進行優(yōu)化，提供更準確和相關的回答和生成文本。

7、如何讓大模型處理更長的文本**?**

使用模型架構，如Transformer, 它可以有效地處理長序列。
使用內存機制，如外部記憶或緩存，來存儲和檢索長文本中的信息。
使用分塊方法，將長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、訓練、推理

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

全參數(shù)微調 (Full Fine-Tuning) 通常需要大量的顯存，因為這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，對于大型模型如GPT- 3,可能需要多個GPU甚至TPU來分配顯存，每個GPU或TPU可能需要幾十GB的顯存。在實際操作中，需要進行試錯法來確定合適的批量大小和硬件配置。

9、為什么SFT之后感覺LLM傻了**?**

SFT（Supervised Fine-Tuning）之后感覺LLM（Large Language Model）“傻了”，可能是因為微調過程中出現(xiàn)了以下問題：

過擬合：模型可能過度適應訓練數(shù)據(jù)，導致在新數(shù)據(jù)上的泛化能力下降。
數(shù)據(jù)質量：如果訓練數(shù)據(jù)質量不高，模型可能學到了錯誤的模式或偏見。
微調強度：微調的強度可能不夠，導致模型沒有充分適應新的任務。在這種情況下，模型可能沒有學習到足夠的特定領域的知識，因此在執(zhí)行相關任務時表現(xiàn)不佳。

10、SFT指令微調數(shù)據(jù)如何構建?

收集或生成與特定任務相關的指令和數(shù)據(jù)對，其中指令是描述任務或要求的文本，數(shù)據(jù)是對應的輸入輸出示例。
清洗和預處理數(shù)據(jù)，以確保數(shù)據(jù)的質量和一致性。
根據(jù)任務需求，對數(shù)據(jù)進行增強，如使用數(shù)據(jù)增強技術生成更多的訓練樣本。
將數(shù)據(jù)格式化為模型訓練所需的格式，例如，對于語言模型，通常需要將文本轉化為模型可以理解的數(shù)字編碼。

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

領域模型繼續(xù)預訓練（Continue Pre-Training）的數(shù)據(jù)選取應該基于領域內的文本特點和應用需求。通常，需要選取大量、高質量、多樣化的領域文本數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)可以來自專業(yè)文獻、行業(yè)報告、在線論壇、新聞文章等。數(shù)據(jù)選取時應該注意避免偏見和不平衡，確保數(shù)據(jù)能夠全面地代表領域內的知識和語言使用。

12、領域數(shù)據(jù)訓練后，通用能力往往會有所下降，如何緩解模型遺忘通用能力**?**

多任務學習：在訓練過程中同時包含領域內和通用的任務，使模型能夠同時學習領域特定的和通用的知識。
控制微調強度：通過調整微調的學習率或訓練輪數(shù)來控制模型對領域數(shù)據(jù)的適應程度。
定期回爐：在領域數(shù)據(jù)訓練后，定期使用通用數(shù)據(jù)進行回爐訓練，以保持模型的通用能力。
知識蒸餾：使用一個預訓練的通用模型來指導領域模型，幫助模型保持通用知識。

13、領域模型Continue PreTrain，如何讓模型在預訓練過程中就學習到更多的知識**?**

數(shù)據(jù)增強：使用數(shù)據(jù)增強技術如回譯、掩碼語言模型等來生成更多的訓練樣本。
知識注入：將領域特定的知識以文本、結構化數(shù)據(jù)或知識圖譜的形式注入到預訓練過程中。
多模態(tài)學習：如果適用，可以使用多模態(tài)數(shù)據(jù)(如文本和圖像)進行預訓練，以豐富模型的知識表示。

14、進行SFT操作的時候，基座模型選用Chat還是****Base?

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

在實際應用中，可能需要根據(jù)實驗結果和模型性能來選擇最合適的基座模型。

15、領域模型微調指令**&數(shù)據(jù)輸入格式要求?**

領域模型微調的指令和數(shù)據(jù)輸入格式要求取決于所使用的模型和框架。一般來說，指令應該是清晰、具體的，能夠指導模型完成特定的任務。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)過特定的預處理，如分詞、編碼等。

16、領域模型微調領域評測集構建**?**

構建領域模型微調的領域評測集時，應該確保評測集能夠全面、準確地反映領域內的任務需求和性能指標。通常，需要從領域內的真實數(shù)據(jù)中收集或生成評測樣本，并確保樣本的多樣性和代表性。此外，可以根據(jù)任務需求設計定制的評價指標，以評估模型在領域內的性能。

17、領域模型詞表擴增是不是有必要的**?**

領域模型詞表擴增通常是有必要的，尤其是當領域內有大量的專業(yè)術語或特定詞匯時。詞表擴增可以幫助模型更好地理解和生成領域內的文本，提高模型的領域適應性。然而，詞表擴增也需要謹慎進行，以避免引入過多的噪音或不相關的詞匯。

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18、如何訓練自己的大模型**?**

選擇合適的預訓練目標和任務：確定模型將學習哪些通用的語言知識，以及針對哪些特定任務進行優(yōu)化。
收集和準備數(shù)據(jù)：收集大量、多樣化的數(shù)據(jù)，包括通用數(shù)據(jù)和特定領域的數(shù)據(jù)，進行清洗和預處理。
選擇模型架構：選擇一個適合的模型架構，如Transformer, 并確定模型的規(guī)模和層數(shù)。
定義訓練流程：設置訓練參數(shù)，如學習率、批量大小、訓練輪數(shù)等，并選擇合適的優(yōu)化器和損失函數(shù)。
訓練模型：使用準備好的數(shù)據(jù)和訓練流程開始訓練模型，監(jiān)控訓練過程中的性能和資源使用。
評估和調優(yōu)：在訓練過程中定期評估模型的性能，并根據(jù)需要調整訓練參數(shù)和模型架構。
微調和優(yōu)化：在模型達到一定的性能后，進行微調以適應特定的應用場景和任務需求。

19、訓練中文大模型有啥經(jīng)驗**?**

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

考慮語言的特點，如詞序、語法結構、多義性等，并設計相應的預訓練任務。

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

考慮中文的特殊字符和標點，確保模型能夠正確處理這些字符。

進行多任務學習，同時訓練多個相關任務，以提高模型的泛化能力。

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20、指令微調的好處**?**

提高模型在特定任務上的性能，使其能夠更好地理解和執(zhí)行指令。

通過指令和示例數(shù)據(jù)的結合，使模型能夠學習到更具體、更實用的知識。

減少了模型對大規(guī)模標注數(shù)據(jù)的依賴，通過少量的指令和示例數(shù)據(jù)就能進行有效的微調。

可以通過不同的指令和示例數(shù)據(jù)組合，快速適應不同的任務和應用場景。

21、預訓練和微調哪個階段注入知識的**?**

在預訓練階段，模型通過大量的無監(jiān)督數(shù)據(jù)學習通用的語言知識和模式。在微調階段，模型通過與特定任務相關的監(jiān)督數(shù)據(jù)學習特定領域的知識和任務特定的模式。因此，知識注入主要發(fā)生在微調階段。

22、想讓模型學習某領域或行業(yè)知識，是應該預訓練還是應該微調**?**

為了讓模型學習某個領域或行業(yè)的知識，通常建議先進行預訓練，以學習通用的語言知識和模式。預訓練可以幫助模型建立強大的語言表示，并提高模型的泛化能力。

然后，可以通過微調來注入特定領域或行業(yè)的知識，使模型能夠更好地適應特定的任務和應用場景。

23、多輪對話任務如何微調模型**?**

收集多輪對話數(shù)據(jù)，包括用戶查詢、系統(tǒng)回復、以及可能的中間交互。對數(shù)據(jù)進行預處理，如分詞、編碼等，使其適合模型輸入格式。
設計多輪對話的微調目標，如序列到序列學習、生成式對話等。
微調模型，使其能夠生成連貫、自然的對話回復，并考慮到對話上下文和用戶意圖。

24、微調后的模型出現(xiàn)能力劣化，災難性遺忘是怎么回事**?**

微調后的模型出現(xiàn)能力劣化，災難性遺忘可能是因為模型在微調過程中學習到了過多的特定任務的知識，而忽略了通用的語言知識。這可能導致模型在訓練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，但在未見過的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。

為了解決這個問題，可以采取一些措施，如多任務學習、控制微調強度、定期使用通用數(shù)據(jù)進行回爐訓練等。

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25、微調模型需要多大顯存**?**

微調模型需要的顯存取決于模型的規(guī)模、任務復雜度、數(shù)據(jù)量等因素。一般來說，微調模型需要的顯存通常比預訓練模型少，因為微調涉及到更新的參數(shù)較少。然而，具體需要的顯存仍然需要根據(jù)實際情況進行評估和調整。

26、大模型LLM進行SFT操作的時候在學習什么**?**

特定領域的語言模式和知識，包括專業(yè)術語、行業(yè)特定用語等。
針對特定任務的生成策略和響應模式。
對話上下文中的連貫性和邏輯性，對于多輪對話任務尤其重要。
指令理解和執(zhí)行能力，使模型能夠更準確地理解和執(zhí)行用戶的指令。

27、預訓練和SFT操作有什么不同**?**

預訓練和SFT操作的主要區(qū)別在于目標和數(shù)據(jù)集。預訓練通常是在大規(guī)模的無標簽數(shù)據(jù)集上進行的，目的是讓模型學習到通用的語言表示和模式。這個過程不需要人工標注數(shù)據(jù)，而是通過模型自己從數(shù)據(jù)中學習。

SFT則是在有標簽的數(shù)據(jù)集上進行的，目的是讓模型適應特定的任務或領域。這個過程需要人工標注數(shù)據(jù)，以確保模型能夠學習到正確的任務特定的模式和知識。

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28、樣本量規(guī)模增大，訓練出現(xiàn)OOM報錯，怎么解決**?**

當樣本量規(guī)模增大時，訓練出現(xiàn)OOM (Out of Memory) 錯誤可能是由于顯存不足導致的。為了解決這個問題，可以嘗試以下方法：

增加訓練設備的顯存，如使用更高性能的GPU或增加GPU數(shù)量。

調整批量大小，減少每次訓練時處理的樣本數(shù)量。

使用模型并行或數(shù)據(jù)并行技術，將模型或數(shù)據(jù)分片到多個設備上進行訓練。

使用動態(tài)批處理，根據(jù)可用顯存動態(tài)調整批量大小。

29、大模型LLM進行SFT如何對樣本進行優(yōu)化**?**

數(shù)據(jù)增強：通過對原始數(shù)據(jù)進行轉換，如文本回譯、添加噪聲等，生成更多的訓練樣本。樣本選擇：選擇與特定任務最相關的樣本進行訓練，以提高訓練效率和性能。

樣本權重：根據(jù)樣本的難易程度或重要性為樣本分配不同的權重，以優(yōu)化訓練過程。

平衡采樣：在訓練過程中，確保每個類別或子任務都有足夠的樣本被訓練到。

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30、模型參數(shù)迭代實驗步驟**?**

模型參數(shù)迭代實驗是指在訓練過程中，對模型的參數(shù)進行迭代調整和優(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)。
在訓練過程中，定期評估模型的性能。
根據(jù)評估結果，調整模型的參數(shù)，如學習率、批量大小、正則化參數(shù)等。
重復評估和調整參數(shù)，直到模型的性能達到預期的目標。

31、為什么需要進行參選微調**?參數(shù)微調的原因有哪些?**

參數(shù)微調是指只對模型的一部分參數(shù)進行更新，以適應特定的任務或領域。進行參數(shù)微調的原因包括：

提高計算效率：參數(shù)微調通常比全量微調需要更少的計算資源，因為只有部分參數(shù)需要更新。

減少過擬合風險：只更新與特定任務相關的參數(shù)，可以減少模型對訓練數(shù)據(jù)的過度依賴，降低過擬合的風險。

提高泛化能力：參數(shù)微調可以使模型在保持通用語言能力的同時，適應特定的任務需求。

32、模型參數(shù)微調的方式有那些**?你最常用哪些方法?**

權重共享：在模型中，將部分參數(shù)設置為共享，這些參數(shù)同時用于多個任務或領域。
參數(shù)掩碼：在模型中，將部分參數(shù)設置為不可訓練，這些參數(shù)保持預訓練時的值不變。
參數(shù)分解：將大型的參數(shù)矩陣分解為多個小型矩陣，只更新其中的部分矩陣。
參數(shù)共享微調：在模型中，將部分參數(shù)設置為共享，這些參數(shù)用于多個相關任務。

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

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

Prompt Tuning：在輸入序列的末尾添加可學習的提示，提示可以是幾個單詞或短語，用于指導模型生成特定的輸出。

Prefix Tuning：在輸入序列的開頭添加可學習的連續(xù)前綴表示，前綴表示包含了任務特定的信息，用于引導模型生成適應特定任務的輸出。

34、LLaMA-adapter 如何實現(xiàn)穩(wěn)定訓練**?**

LLaMA-adapter 是一種參數(shù)高效的微調方法，它通過在預訓練模型的每個Transformer層中添加小型適配器模塊來實現(xiàn)特定任務的適應。為了實現(xiàn)穩(wěn)定訓練，可以采取以下措施：適配器初始化：使用預訓練模型的參數(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，如權重衰減或dropout, 來減少適配器模塊的過擬合風險。

逐步學習：逐步調整適配器模塊的參數(shù)，避免參數(shù)更新的幅度過大。

適配器優(yōu)化：選擇合適的優(yōu)化器和訓練策略，如使用較小的學習率、較長的訓練周期等，以實現(xiàn)穩(wěn)定的訓練過程。

35、LoRA原理與使用技巧有那些?

LoRA（Low-Rank Adaptation）是一種參數(shù)高效的微調方法，它通過引入低秩分解來減少需要更新的參數(shù)數(shù)量。LoRA 的工作原理是將預訓練模型的注意力矩陣或前饋網(wǎng)絡矩陣分解為兩個低秩矩陣的乘積，其中這兩個低秩矩陣被視為可學習的任務特定參數(shù)。

使用LoRA的技巧包括：

適配器初始化：使用預訓練模型的參數(shù)作為LoRA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) 或隨機矩陣分解，以實現(xiàn)低秩分解。
逐步學習：逐步調整LoRA適配器模塊的參數(shù)，避免參數(shù)更新的幅度過大。
適配器正則化：使用正則化技術，如權重衰減或dropout, 來減少LoRA適配器模塊的過擬合風險。

35、LoRA微調優(yōu)點是什么?

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

36、AdaLoRA的思路是怎么樣的?

AdaLoRA是一種自適應的LoRA方法，它可以根據(jù)任務的需求和模型的性能動態(tài)調整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)，使用預訓練模型的參數(shù)作為初始化。

在訓練過程中，根據(jù)模型的性能和任務需求，動態(tài)調整LoRA適配器模塊的參數(shù)。

通過調整LoRA適配器模塊的參數(shù)，使模型能夠更好地適應特定的任務需求。

36、LoRA權重合入chatglm模型的方法?

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

使用預訓練模型的參數(shù)作為LoRA 適配器模塊的初始化。

在訓練過程中，更新LoRA 適配器模塊的參數(shù)，以適應特定的任務需求。

保持預訓練模型的參數(shù)不變，避免對預訓練模型產(chǎn)生負面影響。

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

P-tuning是一種參數(shù)高效的微調方法，它通過在模型輸入中添加可學習的連續(xù)前綴來引導模型生成適應特定任務的輸出。P-tuning v2是P-tuning的改進版本，它使用了更多的連續(xù)前綴表示來引導模型生成適應特定任務的輸出。

P-tuning與P-tuning v2的區(qū)別在于：

P-tuning：在輸入序列的開頭添加一個可學習的連續(xù)前綴，前綴的長度較短。
P-tuning v2：在輸入序列的開頭添加多個可學習的連續(xù)前綴，前綴的長度較長。

P-tuning的優(yōu)點是參數(shù)高效，計算資源需求較低，可以快速實現(xiàn)模型微調。P-tuning的缺點是可能受到前綴表示長度的限制，無法充分捕捉任務相關的信息。P-tuning v2通過使用更多的連續(xù)前綴，可以更充分地捕捉任務相關的信息，但可能需要更多的計算資源來更新多個前綴的參數(shù)。

38、預訓練和SFT操作有什么不同**?**

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39、訓練一個通用大模型的流程有那些**?**

數(shù)據(jù)收集：收集大量的、多樣化的、無標簽的文本數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)預處理：對收集的數(shù)據(jù)進行清洗、分詞、編碼等預處理步驟。
模型設計：選擇合適的模型架構，如Transformer,并確定模型的規(guī)模和層數(shù)。預訓練目標：設計預訓練任務，如語言建模、掩碼語言模型、句子對齊等。
訓練模型：使用預訓練數(shù)據(jù)集和預訓練目標開始訓練模型。
評估性能：在預訓練過程中定期評估模型的性能，并根據(jù)需要調整訓練參數(shù)。
微調和優(yōu)化：在預訓練完成后，使用有標簽的數(shù)據(jù)集進行微調，以適應特定的任務或領域。

40、DDO 與 DPO 的區(qū)別是什么**?**

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

DDO: 在訓練過程中，同時優(yōu)化兩個數(shù)據(jù)集的目標，一個是通用數(shù)據(jù)集，另一個是特定領域數(shù)據(jù)集。這樣可以讓模型同時學習通用知識和特定領域的知識，提高模型的泛化能力和領域適應性。
DPO: 在訓練過程中，同時使用兩個提示 (prompt), 一個是通用提示，另一個是特定領域提示。這樣可以讓模型在執(zhí)行任務時，同時利用通用知識和特定領域的知識，提高模型在特定任務上的性能。

41、是否接觸過 embeding 模型的微調方法**?**

嵌入模型微調通常涉及調整模型中的嵌入層，以適應特定的任務或領域。這可能包括：初始化：使用特定領域的數(shù)據(jù)來初始化嵌入層，以便更好地捕捉領域特定的信息。

調整：通過訓練或優(yōu)化嵌入層的參數(shù)，使其能夠適應特定任務或領域的需求。

知識注入：將領域特定的知識以向量的形式注入到嵌入層中，以增強模型對領域知識的理解和應用。

42、有哪些省內存的大語言模型訓練**/微調/推理方法?**

模型剪枝：通過移除模型中的冗余結構和參數(shù)，減少模型的內存占用。
知識蒸餾：使用一個大型教師模型來指導一個小型學生模型，使學生模型能夠學習到教師模型的知識，同時減少內存占用。
量化：將模型的權重和激活從浮點數(shù)轉換為低精度整數(shù)，減少模型的內存占用和計算需求。
模型并行：將大型模型分割到多個設備上進行訓練和推理，減少單個設備的內存需求。
數(shù)據(jù)并行：將訓練數(shù)據(jù)分割到多個設備上，每個設備訓練模型的一個副本，減少單個設備的內存需求。
動態(tài)批處理：根據(jù)可用內存動態(tài)調整批量大小，以適應內存限制。

43、大模型 (LLMs) 評測有那些方法**?如何衡量大模型的效果?**

大模型 (LLMs) 的評測方法通常包括：

準確性：評估模型在特定任務上的預測準確性。
泛化能力：評估模型在未見過的數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。
計算效率：評估模型訓練和推理的速度和資源需求。
安全性：評估模型在對抗性輸入下的穩(wěn)定性和魯棒性。
多樣性和創(chuàng)造性：評估模型生成文本的多樣性和創(chuàng)造性。
人類評估：通過人工評估來衡量模型的性能，特別是在對話和生成任務中。

衡量大模型效果的方法包括：

自動評估指標：使用如BLEU 、ROUGE 、METEOR等自動評估指標來衡量模型的語言生成和理解能力。
任務特定的指標：使用任務特定的指標來衡量模型在特定任務上的性能，如準確率、F1分數(shù)等。
用戶反饋：收集用戶對模型生成內容的反饋，以評估模型的實際應用效果。

44、如何解決三個階段的訓練（SFT->RM->PPO）過程較長，更新迭代較慢問題**?**

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

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

并行訓練：使用多GPU 或多服務器并行訓練模型，以加快訓練速度。

提前停止：在訓練過程中，如果模型性能不再提高，可以提前停止訓練，以節(jié)省時間。

知識蒸餾：使用一個大型教師模型來指導一個小型學生模型，使學生模型能夠快速學習到教師模型的知識。

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

公開數(shù)據(jù)集：許多研究機構和組織會發(fā)布公開數(shù)據(jù)集，如IMDb 、Wikipedia 、Common Crawl等。
特定領域數(shù)據(jù)集：針對特定領域的數(shù)據(jù)集，如醫(yī)療、金融、法律等，通常需要從相關的專業(yè)文獻、報告、論壇等渠道獲取。
合成數(shù)據(jù)：通過自動化或半自動化方法生成數(shù)據(jù)，如文本合成、數(shù)據(jù)增強等。
用戶生成數(shù)據(jù)：通過眾包、調查、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)公司或服務中獲取數(shù)據(jù)，通常需要遵守相關的數(shù)據(jù)使用協(xié)議和隱私政策。

46、為什么需要進行模型量化及原理**?**

模型量化是將模型中的權重和激活從高精度浮點數(shù)轉換為低精度整數(shù)(如INT8、INT4、FP16等)的過程，目的是減少模型的大小、提高計算效率并降低內存需求。

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保持模型性能，同時顯著減少數(shù)值的位數(shù)，從而減少存儲和計算資源的使用。

47、大模型詞表擴充的方法及工具**?**

大模型詞表擴充的方法包括：

新增詞匯：手動添加領域特定的術語和詞匯到詞表中。
數(shù)據(jù)驅動：通過分析大量文本數(shù)據(jù)自動識別和添加高頻出現(xiàn)的詞匯。
詞匯映射：將特定領域的詞匯映射到現(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包括：
Hugging Face Transformers：提供了一個預訓練模型和詞表管理的接口。
SentencePiece：一個用于構建詞匯表的工具，支持BPE 和其他子詞分割方法。
Moses：一個開源的自然語言處理工具，包括用于詞表構建和分詞的工具。

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48、大模型應用框架及其功能**?**

大模型應用框架提供了一組工具和庫，用于構建、訓練和部署大型語言模型。這些框架通常包括以下功能：

模型加載和保存：支持加載預訓練模型和保存微調后的模型。
數(shù)據(jù)處理：提供數(shù)據(jù)預處理、分詞、編碼等工具。
模型訓練：支持模型訓練、評估和調試。
模型部署：支持將模型部署到不同的環(huán)境和平臺，如服務器、移動設備等。
API接口：提供模型預測的API接口，方便集成到其他應用中。

一些流行的大模型應用框架包括：

Hugging Face Transformers：一個流行的NLP 研究工具，提供了大量預訓練模型和工具。
PyTorch：一個開源的深度學習框架，支持大型語言模型的訓練和部署。
TensorFlow：另一個流行的深度學習框架，也支持大型語言模型的訓練和部署。

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49、搭建大模型應用遇到過那些問題？如何解決的？

搭建大模型應用時可能會遇到以下問題：

資源限制：計算資源不足，如顯存不足、計算時間受限等。
模型穩(wěn)定性：模型在訓練或部署過程中出現(xiàn)不穩(wěn)定的行為。
數(shù)據(jù)質量：訓練數(shù)據(jù)質量不高，導致模型性能不佳。
模型部署：將模型部署到生產(chǎn)環(huán)境中的技術挑戰(zhàn)。

解決這些問題的方法可能包括：

資源優(yōu)化：使用更高效的訓練算法、調整訓練參數(shù)、使用模型并行或數(shù)據(jù)并行技術。模型調試：使用
調試工具和技術來分析模型行為，找出問題的根源。
數(shù)據(jù)處理：進行數(shù)據(jù)清洗、增強和預處理，以提高數(shù)據(jù)質量。
部署策略：選擇合適的部署策略，如使用模型壓縮技術、優(yōu)化模型結構等。

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構，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算、基于排序的模型等。
訓練策略：使用訓練策略，如多任務學習、知識蒸餾等，來提高模型的性能。
評估指標：使用更準確的評估指標，如MAP、NDCG等，來衡量檢索效果。

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)量和計算復雜度的技術，同時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構和參數(shù)。
知識蒸餾：使用一個大型教師模型來指導一個小型學生模型，使學生模型能夠學習到教師模型的知識。
權重共享：在模型中，將部分參數(shù)設置為共享，這些參數(shù)同時用于多個任務或領域。
低秩分解：將大型參數(shù)矩陣分解為多個小型矩陣，只更新其中的部分矩陣。

52、如何實現(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信息的方法。實現(xiàn)窗口上下文檢索通常涉及以下步驟：

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

53、開源的 RAG 框架有哪些，你比較了解**?**

RAG(Retrieval-Augmented Generation) 是一種結合了檢索和生成的框架，用于提高大型語言模型生成文本的質量和相關性。開源的RAG 框架包括：

*Hugging Face’s RAG:一個結合了檢索增強生成的開源框架，支持多種任務，如文本生成、摘要等。*
*Google’s Retrieval-Augmented Generator(RAG)TensorFlow實現(xiàn)：一個基于TensorFlow的RAG實現(xiàn)，用于支持大規(guī)模的文本生成任務。*
*Microsoft’s RAG: 一個結合了檢索和生成的框架，用于支持多輪對話和知識密集型任務。*

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

LangChain和Llamalndex是大模型應用框架，它們提供了構建、訓練和部署大型語言模型的工具和庫。這些框架的優(yōu)勢包括：

易用性：提供了一組易于使用的工具和庫，簡化了大模型應用的開發(fā)和部署過程。
靈活性：支持多種模型架構和任務，能夠適應不同的應用場景和需求。
高效性：提供了高效的訓練和推理算法，減少了計算資源的需求。
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，幫助用戶解決問題和提高技能。

55、向量庫有那些**?各自優(yōu)點與區(qū)別?**

TensorFlow: 一個開源的深度學習框架，提供了向量操作和計算的支持。

PyTorch: 另一個流行的深度學習框架，也提供了向量操作和計算的支持。

NumPy: 一個用于數(shù)值計算的Python庫，提供了向量操作和矩陣運算的支持。

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

這些向量庫的優(yōu)點包括：

高效性：提供了高效的向量操作和矩陣運算，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)類型和操作，能夠適應不同的應用場景和需求。
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，幫助用戶解決問題和提高技能。
區(qū)別在于它們的設計哲學、API接口和使用場景。例如， TensorFlow和PyTorch都是深度學習框架，提
供了全面的神經(jīng)網(wǎng)絡構建和訓練功能，而NumPy 和SciPy更專注于數(shù)值計算和科學計算。

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56、向量數(shù)據(jù)庫有那些**?各自優(yōu)點與區(qū)別?**

向量數(shù)據(jù)庫是一種數(shù)據(jù)庫，專門設計用于存儲和查詢向量數(shù)據(jù)，常用于機器學習和數(shù)據(jù)科學領域。向量數(shù)據(jù)庫可以高效地處理高維空間數(shù)據(jù)的相似性搜索，這在圖像識別、文本搜索、推薦系統(tǒng)等應用中非常重要。以下是一些流行的向量數(shù)據(jù)庫及其優(yōu)缺點：

*Milvus*

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

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

*Faiss*

優(yōu)點：Faiss 是由FacebookAl團隊開發(fā)的高效相似性搜索和密集向量聚類庫。它提供了多種向量索引算法，性能極高。

缺點：作為一個庫而不是完整的數(shù)據(jù)庫系統(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用中。

*Vespa*

優(yōu)點：Vespa 是由Yahoo開發(fā)的一個高性能分布式數(shù)據(jù)存儲和查詢系統(tǒng)，支持向量相似性搜索和實時數(shù)據(jù)攝入。

缺點：Vespa的配置和使用相對復雜，可能需要較深的系統(tǒng)知識。

*Pinecone*

優(yōu)點：Pinecone 是一個托管的向量數(shù)據(jù)庫服務，易于設置和使用，提供了強大的相似性搜索功能。

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

*Weaviate*

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

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

57、使用外部知識數(shù)據(jù)庫時需要對文檔進行分塊，如何科學的設置文檔塊的大小**?**

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

一種科學的方法是進行實驗和評估，通過比較不同文檔塊大小對檢索效果、效率和用戶體驗的影響，來確定最佳的分塊大小。

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

上下文修剪：使用摘要或摘要生成技術來提取文檔的關鍵部分，減少噪聲。
知識蒸餾：使用一個大型教師模型來指導一個小型學生模型，使學生模型能夠學習到教師模型的知識，從而提高模型的魯棒性。
過濾和去噪：使用文本過濾和去噪技術，如文本清洗、去重、去除無關信息等，來減少噪聲。
強化學習：通過強化學習訓練模型，使其能夠自動識別和忽略噪聲信息，專注于相關和有用的信息。
數(shù)據(jù)增強：通過對原始數(shù)據(jù)進行轉換，如文本回譯(將文本翻譯成另一種語言再翻譯回來)、添加噪聲等，生成更多的訓練樣本，從而提高模型對噪聲的魯棒性。

知識蒸餾是一種模型壓縮技術，其中一個大型的、表現(xiàn)良好的模型(教師模型)被用來訓練一個小型的模型(學生模型)。這個過程涉及到將教師模型的知識轉移到學生模型中，通常通過模仿教師模型的輸出或中間層的表示。學生模型因此能夠學習到如何處理噪聲，同時保持較小的模型大小，這有助于在有限的上下文長度內工作。

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**59、**RAG(檢索增強生成)對于大模型來說，有什么好處?

提高生成質量：通過結合檢索到的相關信息， RAG 可以幫助大型語言模型生成更準確、更相關和更高質量的文本。
增強上下文關聯(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境。
提高模型魯棒性：通過結合檢索到的信息，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。
減少訓練數(shù)據(jù)需求：RAG 可以通過檢索相關信息來增強模型的知識，從而減少對大規(guī)模標注數(shù)據(jù)的依賴。
提高模型泛化能力：RAG 可以幫助模型學習到更廣泛的知識，提高模型的泛化能力，使其能夠更好地適應不同的任務和領域。

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d**？**

Self-attention 模型在對當前位置的信息進行編碼時，會過度的將注意力集中于自身的位置，因此作者提出了通過多頭注意力機制來解決這一問題。同時，使用多頭注意力機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，從而增強模型的表達能力。

這是因為點積的數(shù)量級增長很大，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，為序列中的每個元素(如詞或標記)分配不同的注意力權重，從而捕捉序列內的依賴關系。

Self-attention的基本公式如下：

*計算Query（Q）、Key（K）和Value（V）😗

這些矩陣是通過將輸入序列的嵌入（或隱藏狀態(tài)）與三個不同的權重矩陣（Wq、Wk、Wv）相乘得到的。這三個權重矩陣是模型需要學習的參數(shù)。

Q=XWqK=XWk

V=X*Wv

其中，X 是輸入序列的嵌入矩陣，維度為，N 是序列長度，D 是嵌入維度。

*計算注意力得分：*

使用Query 和Key計算注意力得分，這反映了序列中每個元素對其他元素的重要性。

得分=Q*K^T

應用softmax函數(shù)：

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

概率分布=softmax(得分/ √D)

*計算加權的Value:*

將Value與softmax得到的概率分布相乘，得到加權后的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Value=概率分布*V

輸出：

將加權Value相加，得到最終的輸出，這是序列中每個元素的上下文表示。

輸出=加權Value之和

*參數(shù)量的計算：*

每個權重矩陣 (Wq、Wk、Wv) 的參數(shù)量為，因此總共有3個權重矩陣，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習信息，這樣可以讓模型同時關注不同的信息維度。每個頭學習到的信息可以獨立地編碼輸入序列的不同方面，然后將這些信息綜合起來，得到更豐富的表示。

為什么要除以根號D:

將得分除以根號D（得分歸一化）可以防止內積過大導致softmax函數(shù)梯度變得非常小，這有助于數(shù)值穩(wěn)定性，使得學習過程更加穩(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是一個用于構建和運行大型語言模型應用的開源框架。它提供了一套工具和組件，幫助開發(fā)者將大型語言模型（如 GPT-3）與其他工具和API結合，以完成更復雜的任務。

1、LangChain包含哪些核心概念?

Components:可重用的模塊，例如API調用、數(shù)據(jù)庫查詢等。

Chains:將多個Components鏈接在一起以完成特定任務的流程。

Prompt Templates: 用于指導語言模型生成輸出的文本模板。

Output Parsers:解析語言模型輸出的工具。

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

Agents and Toolkits:提供特定領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雜任務的程序。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生成響應或執(zhí)行操作。

**
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3、如何使用****LangChain?

定義Components: 創(chuàng)建或集成各種API和工具。
構建Chains: 將Components組合成完成特定任務的流程。
設置Prompt Templates: 定義用于指導語言模型的文本模板。
配置Output Parsers: 解析和提取語言模型的輸出。
部署和運行：將構建的應用部署到服務器或云平臺，并進行測試和優(yōu)化。

**
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4、LangChain支持哪些功能?

集成和調用外部API。

查詢和操作數(shù)據(jù)庫。

文本生成和編輯。

信息檢索和問答。

多步驟任務執(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言模型，如GPT-3或類似的模型。這些模型

通常用于生成文本、回答問題或執(zhí)行特定的語言任務。

6、LangChain包含哪些特點?

開源和可擴展：易于集成和擴展新功能。

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。

支持多種語言模型：可以集成和使用不同的語言模型。

7、LangChain 如何使用**?**

定義Components: 創(chuàng)建或集成各種API 和工具。

構建Chains: 將Components組合成完成特定任務的流程。

設置Prompt Templates:定義用于指導語言模型的文本模板。

配置Output Parsers: 解析和提取語言模型的輸出。

部署和運行：將構建的應用部署到服務器或云平臺，并進行測試和優(yōu)化。

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8、LangChain 存在哪些問題及方法方案**?**

低效的令牌使用問題：可以通過優(yōu)化Prompt Templates和減少不必要的API調用來解決。

文檔的問題：可以通過改進文檔和提供更多的示例來幫助開發(fā)者理解和使用LangChain。

太多概念容易混淆：可以通過提供更清晰的解釋和更直觀的API設計來解決。

行為不一致并且隱藏細節(jié)問題：可以通過提供更一致和透明的API和行為來解決。

缺乏標準的可互操作數(shù)據(jù)類型問題：可以通過定義和使用標準的數(shù)據(jù)格式和協(xié)議來解決。

*低效的令牌使用問題：*

在語言模型應用中，令牌是模型處理文本的單位，通常與成本掛鉤。如果Prompt Templates設計不當或API調用頻繁，可能會導致令牌的浪費，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信息，減少冗余。同時，減少不必要的

API調用，例如通過批量處理數(shù)據(jù)或合并多個請求。

*文檔的問題：*

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

解決方案：改進文檔的質量，提供詳細的API參考、教程和最佳實踐指南。增加更多的示例代碼和應用場景，幫助開發(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，對于新用戶來說，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概念的目的和作用。設計更直觀的API，使其易于理解和使用。

*行為不一致并且隱藏細節(jié)問題：*

如果API的行為不一致，開發(fā)者可能難以預測其結果，這會導致錯誤和混淆。隱藏細節(jié)可能會讓開發(fā)者難以調試和優(yōu)化他們的應用。

解決方案：確保API的行為一致，并提供清晰的錯誤消息和文檔。避免隱藏太多細節(jié)，而是提供適當?shù)某橄蠹墑e，同時允許高級用戶訪問底層實現(xiàn)。

*缺乏標準的可互操作數(shù)據(jù)類型問題：*

如果LangChain沒有定義和使用標準的數(shù)據(jù)格式和協(xié)議，那么在不同的系統(tǒng)和服務之間進行數(shù)據(jù)交換可能會很困難。

解決方案：定義和使用標準的數(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之間的互操作性。

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9、LangChain 替代方案**?**

LangChain的替代方案包括其他用于構建和運行大型語言模型應用的開源框架，例如HuggingFace的Transformers庫、OpenAl的GPT-3AP1等。

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10、LangChain中Components and Chains是什么?

Components是可重用的模塊，例如API調用、數(shù)據(jù)庫查詢等。Chains是將多個Components鏈接在一起以完成特定任務的流程。

11、LangChain中Prompt Templates and Values是什么?

Prompt Templates是用于指導語言模型生成輸出的文本模板。Values是填充Prompt Templates中的變量的實際值。

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

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

上下文關聯(lián)：當模型需要根據(jù)特定的上下文或場景生成回答時，Example Selectors可以幫助選擇與當前上下文最相關的示例。

數(shù)據(jù)過濾：在處理大量數(shù)據(jù)時， Example Selectors可以根據(jù)特定的標準和條件過濾數(shù)據(jù)，以便模型僅處理最相關的信息。

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

13、LangChain中Output Parsers 是什么**?**

Output Parsers是解析和提取語言模型輸出的工具。它們可以將語言模型的輸出轉換為更結構化和有用的形式。

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

Indexes and Retrievers是用于存儲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)中檢索相關信息。

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

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

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

Agents and Toolkits是提供特定領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現(xiàn)的工具集合。

17、LangChain 如何調用****LLMs 生成回復**?**

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

LangChain還可以使用Output Parsers來解析和格式化LLMs 的輸出。

18、LangChain 如何修改提示模板**?**

在LangChain中，可以通過修改Prompt Templates的文本內容或變量來定制提示。

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19、LangChain 如何鏈接多個組件處理一個特定的下游任務**?**

LangChain通過構建Chains來鏈接多個Components。每個Component執(zhí)行一個特定的任務，然后將輸出傳遞給鏈中的下一個Component, 直到完成整個任務。

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

LangChain可以使用嵌入函數(shù)將文本數(shù)據(jù)轉換為向量，并將這些向量存儲在向量存儲庫中。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、大模型分布式訓練*

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1、大模型進行訓練，用的是什么框架**?**

TensorFlow是一個由Google開發(fā)的開源機器學習框架，它提供了強大的分布式訓練功能。

TensorFlow支持數(shù)據(jù)并行、模型并行和分布式策略等多種分布式訓練方法。PyTorch是一個由Facebook的Al研究團隊開發(fā)的流行的開源機器學習庫。它提供了分布式包（torch.distributed），支持分布式訓練，并且可以通過使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel（DDP）或torch.nn.DataParallel來實現(xiàn)數(shù)據(jù)并行。

Horovod是由Uber開源的分布式訓練框架，它基于MPI（Message Passing Interface）并提供了一種

簡單的方法來并行化TensorFlow 、Keras 、PyTorch和Apache MXNet等框架的訓練。Horovod特別適合于大規(guī)模的深度學習模型訓練。

Ray是一個開源的分布式框架，用于構建和運行分布式應用程序。Ray提供了Ray Tune（用于超參數(shù)調優(yōu)）和Ray Serve（用于模型服務），并且可以與TensorFlow、PyTorch和MXNet等深度學習庫集成。

Hugging Face的Accelerate庫是為了簡化PyTorch模型的分布式訓練而設計的。它提供了一個簡單的API來啟動分布式訓練，并支持使用單個或多個GPU 以及TPU。

DeepSpeed是微軟開發(fā)的一個開源庫，用于加速PyTorch模型的訓練。它提供了各種優(yōu)化技術，如ZeRO（Zero Redundancy Optimizer）和模型并行性，以支持大規(guī)模模型的訓練。

2、業(yè)內常用的分布式AI框架**?**

Horovod：由Uber開發(fā)，基于MPI的分布式訓練框架。

Ray：用于構建和運行分布式應用程序的開放源代碼框架。

DeepSpeed：由微軟開發(fā)，用于加速深度學習訓練的庫，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開發(fā)，提供了類似于DeepSpeed的功能。

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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備上運行，每個設備處理輸入數(shù)據(jù)的不同部分。每個設備獨立地進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)點是簡單且易于實現(xiàn)。

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

張量并行通常用于訓練非常大型的模型，因為它可以減少每個設備的內存需求。

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備上，每個設備負責模型的一部分。

輸入數(shù)據(jù)在設備之間按順序流動，每個設備完成自己的計算后將數(shù)據(jù)傳遞給下一個設備。流水線并行可以減少每個設備的內存需求，并提高訓練速度。

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

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

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

Flash Attention是一種高效的注意力機制實現(xiàn)，旨在提高大規(guī)模模型訓練的速度和內存效率。它通過減少GPU 內存使用和增加計算吞吐量來實現(xiàn)這一點。

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

Paged Attention是一種用于處理超長序列的注意力機制。在標準的注意力機制中，序列的長度受到GPU內存的限制。

Paged Attention 通過將序列分割成多個較小的部分(頁面)來克服這個問題，只將當前需要計算的部分加載到內存中。這種方法允許模型處理比單個GPU 內存更大的序列，同時保持較高的計算效率。

Paged Attention 對于需要處理極長序列的應用場景(例如長文檔處理、音頻處理等)非常有用。

6、CPU-offload**，ZeRO-offload了解****?**

CPU-offload：在深度學習訓練中，將一些計算或數(shù)據(jù)從GPU 轉移到CPU 上，以減輕GPU 的負擔。這通常用于減少GPU 內存使用，提高GPU 利用率。

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

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

7、ZeRO**，零冗余優(yōu)化器的三個階段****?**

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

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

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

8、混合精度訓練的優(yōu)點是什么**?可能帶來什么問題?**

優(yōu)點：混合精度訓練使用不同精度（例如， FP16和FP32）的數(shù)字來執(zhí)行計算，可以提高訓練速度，減少內存使用，并可能減少能源消耗。它利用了現(xiàn)代GPU 對FP16運算的支持，同時使用FP32進行關鍵的計算，以保持準確性。

可能的問題：混合精度訓練可能會導致數(shù)值不穩(wěn)定，特別是在模型梯度非常小或非常大時。此外，它可能需要額外的校準步驟來確保FP16計算的準確性。

9、Megatron-DeepSpeed 方法**?**

Megatron-DeepSpeed是結合了Megatron-LM和DeepSpeed的技術，用于訓練超大型語言模型。它利用了Megatron-LM的模型并行技術和DeepSpeed的數(shù)據(jù)并行和優(yōu)化器技術，以實現(xiàn)高效的訓練。

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10、Megatron-LM 方法**?**

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

11、DeepSpeed 方法**?**

DeepSpeed是一個開源的庫，由微軟開發(fā)，用于加速大規(guī)模模型訓練。DeepSpeed 通過多種技術實現(xiàn)了這一點，包括：

**數(shù)據(jù)并行：**通過在不同的GPU上分配不同的數(shù)據(jù)批次，來并行處理數(shù)據(jù)，從而加速訓練過程。
**模型并行：**通過在不同的GPU 上分配模型的各個部分，來并行處理模型，從而可以訓練更大的模型。
**管道并行：**通過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，來進一步加速訓練過程。
優(yōu)化器并行：通過將模型的參數(shù)分為多個部分，并在不同的 GPU 上并行計算每個部分的梯度更新，來加速優(yōu)化器步驟。
零冗余優(yōu)化器（ZeRO）：通過將模型的參數(shù)、梯度和優(yōu)化器狀態(tài)分割存儲在多個GPU上，并消除冗余存儲，來減少內存使用并提高訓練效率。

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*五、大模型（**LLMs**）推理***

1、為什么大模型推理時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)和計算需求，這直接導致了顯存的增加。推理過程中的激活和梯度：在推理時，模型的前向傳播會產(chǎn)生激活，這些激活需要存儲在顯存中，尤其是在執(zhí)行動態(tài)計算或需要中間結果的情況下。

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

內存泄漏：有時代碼中的內存泄漏會導致顯存一直被占用，而不是在推理完成后釋放。

要解決顯存占用問題，可以采用的技術包括使用內存分析工具來檢測泄漏，優(yōu)化模型結構，或者使用如TensorFlow 的內存管理功能來顯式釋放不再需要的內存。

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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快于CPU, 因為GPU 專門為并行計算設計，具有更多的計算核心和更高的浮點運算能力。例如，NVIDIA的GPU使用CUDA核心，可以同時處理多個任務，這使得它們在執(zhí)行深度學習推理時非常高效。

CPU雖然也可以執(zhí)行深度學習推理任務，但由于其核心數(shù)量和浮點運算能力通常不及GPU, 因此速度會慢得多。然而， CPU 在處理單線程任務時可能更高效，且在某些特定場景下，如邊緣計算設備上，CPU 可能是唯一可用的計算資源。

3、推理速度上， int8和fp16比起來怎么樣?

INT8（8位整數(shù)）和FP16（16 位浮點數(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存占用和帶寬需求，但由于量化過程中的信息損失，可能會對模型的準確性產(chǎn)生一定影響。FP16提供比INT8 更高的精度，通常對模型的準確性影響較小，但相比INT16或FP32, 它的速度和內存效率仍然有所提高。

在實際應用中， INT8和FP16的推理速度取決于具體的模型和硬件。一般來說，INT8可能會提供更高的吞吐量，但FP16可能會提供更好的延遲和準確性。例如，NVIDIA 的Tensor Cores支持FP16和INT8 運算，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性問題，還包括理解復雜語境、生成連貫文本、執(zhí)行文本分類、翻譯等任務。例如，GPT-3是一個大模型，它能夠生成文章、故事、詩歌，甚至編寫代碼。

5、大模型生成時的參數(shù)怎么設置**?**

大模型生成時的參數(shù)設置取決于具體的任務和模型。一些常見的參數(shù)包括：溫度 (Temperature): 控制生成的文本的隨機性。較低的溫度值將導致生成更保守的文本，而較高的溫度值將導致更多樣化的文本。

Top-k采樣：僅從概率最高的k個詞中采樣，以減少生成文本的隨機性。

Top-p采樣：從累積概率超過p的詞中進行采樣，這有助于生成更相關的文本。

最大生成長度：指定生成文本的最大長度。

例如，使用GPT-3生成文本時，可以設置溫度為0.7,top-k為50,最大生成長度為100個詞。

6、有哪些省內存的大語言模型訓練**/微調/推理方法?**

模型并行：將模型的不同部分分布在多個設備上。

張量切片：將模型的權重和激活分割成較小的塊。

混合精度訓練：使用FP16 和INT8精度進行訓練和推理。

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

梯度累積：通過累積多個批次的梯度來減少每個批次的內存需求。

在機器學習中，優(yōu)化器狀態(tài)是指在訓練模型時優(yōu)化器所維護的關于模型參數(shù)更新的額外信息。這些信息對于執(zhí)行梯度下降算法的變體（如Adam、RMSprop、SGD 等）至關重要，因為它們幫助優(yōu)化器更有效地調整模型參數(shù)。

優(yōu)化器狀態(tài)通常包括以下幾個關鍵組件：

梯度：在反向傳播過程中計算的權重參數(shù)的梯度，指示了損失函數(shù)相對于每個參數(shù)的斜率。

動量：某些優(yōu)化器（如SGD with Momentum、Adam等）會使用動量來平滑參數(shù)更新，這可以幫助優(yōu)化器在相關方向上加速學習，并減少震蕩。

平方梯度：某些優(yōu)化器（如RMSprop、Adam）會保存每個參數(shù)梯度的平方的移動平均，這有助于調整學習率并穩(wěn)定訓練過程。

學習率：優(yōu)化器可能會根據(jù)訓練的進度或某些其他信號調整每個參數(shù)的學習率。

其他統(tǒng)計量：某些優(yōu)化器可能會使用其他統(tǒng)計量，如Adam優(yōu)化器會維護梯度的一階和二階矩的估計。

優(yōu)化器狀態(tài)對于實現(xiàn)高效的參數(shù)更新至關重要。在訓練過程中，優(yōu)化器會根據(jù)這些狀態(tài)信息來計算每個迭代步驟中參數(shù)的更新量。在分布式訓練設置中，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，因為它們需要跨多個GPU 或節(jié)點高效地分配和同步。

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7、如何讓大模型輸出合規(guī)化**?**

過濾不當內容：使用內容過濾器來識別和過濾掉不當?shù)恼Z言或敏感內容。

指導性提示：提供明確的提示，指導模型生成符合特定標準和偏好的輸出。

后處理：對模型的輸出進行后處理，例如使用語法檢查器和修正工具來提高文本的質量。

強化學習：使用強化學習來訓練模型，使其偏好生成符合特定標準的輸出。

應用模式變更：應用模式變更是指在部署模型時，根據(jù)實際應用的需求和環(huán)境，對模型的配置、部署策略或使用方式進行調整。例如，一個在云端運行的模型可能需要調整其資源分配以適應不同的負載，或者在邊緣設備上運行的模型可能需要減少其內存和計算需求以適應有限的資源。

應用模式變更可能包括：

資源調整：根據(jù)需求增加或減少用于運行模型的計算資源。
模型壓縮：使用模型壓縮技術如剪枝、量化來減少模型大小。
動態(tài)部署：根據(jù)負載動態(tài)地擴展或縮小模型服務的實例數(shù)量。
緩存策略：實施緩存機制來存儲常用查詢的響應，減少重復計算的次數(shù)。
性能優(yōu)化：對模型進行性能分析，并優(yōu)化其運行效率，例如通過批處理輸入數(shù)據(jù)來提高吞吐量。

舉例來說，如果一個大型語言模型在云平臺上運行，當用戶查詢量增加時，可以通過增加服務器的數(shù)量或使用更高效的硬件來擴展其能力。相反，如果模型需要在嵌入式設備上運行，可能需要將模型壓縮到更小的尺寸，并優(yōu)化其運行時的內存使用，以確保模型可以在資源有限的設備上順利運行。

在實際操作中，應用模式變更通常需要綜合考慮模型的性能、成本、可擴展性和業(yè)務需求，以找到最佳的平衡點。

如何系統(tǒng)的去學習大模型LLM ？

大模型時代，火爆出圈的LLM大模型讓程序員們開始重新評估自己的本領。 “AI會取代那些行業(yè)？”“誰的飯碗又將不保了？”等問題熱議不斷。

事實上，搶你飯碗的不是AI，而是會利用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)進場！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AI的人，普通程序員，還有應對的機會嗎？

與其焦慮……

不如成為「掌握AI工具的技術人」，畢竟AI時代，誰先嘗試，誰就能占得先機！

但是LLM相關的內容很多，現(xiàn)在網(wǎng)上的老課程老教材關于LLM又太少。所以現(xiàn)在小白入門就只能靠自學，學習成本和門檻很高。

針對所有自學遇到困難的同學們，我?guī)痛蠹蚁到y(tǒng)梳理大模型學習脈絡，將這份 LLM大模型資料 分享出來：包括LLM大模型書籍、640套大模型行業(yè)報告、LLM大模型學習視頻、LLM大模型學習路線、開源大模型學習教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 掃描下方二維碼領取🆓↓↓↓

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一、LLM大模型經(jīng)典書籍

AI大模型已經(jīng)成為了當今科技領域的一大熱點，那以下這些大模型書籍就是非常不錯的學習資源。

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二、640套LLM大模型報告合集

這套包含640份報告的合集，涵蓋了大模型的理論研究、技術實現(xiàn)、行業(yè)應用等多個方面。無論您是科研人員、工程師，還是對AI大模型感興趣的愛好者，這套報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))

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三、LLM大模型系列視頻教程

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

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LLM大模型學習路線 ↓

階段1：AI大模型時代的基礎理解

目標：了解AI大模型的基本概念、發(fā)展歷程和核心原理。
內容：
- L1.1 人工智能簡述與大模型起源
- 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 模型工程實踐
- L1.5 GPT應用案例

階段2：AI大模型API應用開發(fā)工程

目標：掌握AI大模型API的使用和開發(fā)，以及相關的編程技能。
內容：
- 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 總結與展望