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截至目前大模型已超过200个#xff0c;在大模型纵横的时代#xff0c;不仅大模…大模型应该是目前当之无愧的最有影响力的AI技术它正在革新各个行业包括自然语言处理、机器翻译、内容创作和客户服务等正成为未来商业环境的重要组成部分。
截至目前大模型已超过200个在大模型纵横的时代不仅大模型技术越来越卷就连大模型相关岗位和面试也开始越来越卷了。
年前我们技术群组织了一场算法岗技术面试讨论会邀请了一些互联网大厂同学、参加社招和校招面试的同学针对大模型技术趋势、大模型落地项目经验分享、入门大模型算法岗该如何准备、面试常考点、面经等热门话题进行了热烈的讨论。
我今天给大家分享一些梳理的面试题内容较长喜欢记得收藏、关注、点赞。
一、基础篇
目前主流的开源模型体系有哪些
Transformer体系由Google提出的Transformer模型及其变体如BERT、GPT等。PyTorch Lightning一个基于PyTorch的轻量级深度学习框架用于快速原型设计和实验。TensorFlow Model GardenTensorFlow官方提供的一系列预训练模型和模型架构。Hugging Face Transformers一个流行的开源库提供了大量预训练模型和工具用于NLP任务。
prefix LM 和 causal LM 区别是什么
prefix LM前缀语言模型在输入序列的开头添加一个可学习的任务相关的前缀然后使用这个前缀和输入序列一起生成输出。这种方法可以引导模型生成适应特定任务的输出。causal LM因果语言模型也称为自回归语言模型它根据之前生成的 token 预测下一个 token。在生成文本时模型只能根据已经生成的部分生成后续部分不能访问未来的信息。
涌现能力是啥原因
涌现能力Emergent Ability是指模型在训练过程中突然表现出的新的、之前未曾预料到的能力。这种现象通常发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参数可以更好地捕捉数据中的模式和关联。随着模型规模的增加它们能够自动学习到更复杂、更抽象的概念和规律从而展现出涌现能力。
大模型LLM的架构介绍
大模型LLMLarge Language Models通常采用基于Transformer的架构。Transformer模型由多个编码器或解码器层组成每个层包含多头自注意力机制和前馈神经网络。这些层可以并行处理输入序列中的所有位置捕获长距离依赖关系。大模型通常具有数十亿甚至数千亿个参数可以处理大量的文本数据并在各种NLP任务中表现出色。
前馈神经网络Feedforward Neural Network是一种最基础的神经网络类型它的信息流动是单向的从输入层经过一个或多个隐藏层最终到达输出层。在前馈神经网络中神经元之间的连接不会形成闭环这意味着信号在前向传播过程中不会回溯。
前馈神经网络的基本组成单元是神经元每个神经元都会对输入信号进行加权求和然后通过一个激活函数产生输出。激活函数通常是非线性的它决定了神经元的输出是否应该被激活从而允许网络学习复杂和非线性的函数。 前馈神经网络在模式识别、函数逼近、分类、回归等多个领域都有应用。例如在图像识别任务中网络的输入层节点可能对应于图像的像素值而输出层节点可能代表不同类别的概率分布。
训练前馈神经网络通常涉及反向传播Backpropagation算法这是一种有效的学习算法通过计算输出层的误差并将这些误差信号沿网络反向传播以调整连接权重。通过多次迭代这个过程网络可以逐渐学习如何减少输出误差从而实现对输入数据的正确分类或回归。
在设计和训练前馈神经网络时需要考虑多个因素包括网络的层数、每层的神经元数目、激活函数的选择、学习速率、正则化策略等这些都对网络的性能有重要影响。
你比较关注哪些主流的开源大模型
GPT系列由OpenAI开发的生成式预训练模型如GPT-3。BERT系列由Google开发的转换式预训练模型如BERT、RoBERTa等。T5系列由Google开发的基于Transformer的编码器-解码器模型如T5、mT5等。
目前大模型模型结构都有哪些
Transformer基于自注意力机制的模型包括编码器、解码器和编码器-解码器结构。GPT系列基于自注意力机制的生成式预训练模型采用解码器结构。BERT系列基于自注意力机制的转换式预训练模型采用编码器结构。T5系列基于Transformer的编码器-解码器模型。
prefix LM 和 causal LM、encoder-decoder 区别及各自有什么优缺点
prefix LM通过在输入序列前添加可学习的任务相关前缀引导模型生成适应特定任务的输出。优点是可以减少对预训练模型参数的修改降低过拟合风险缺点是可能受到前缀表示长度的限制无法充分捕捉任务相关的信息。causal LM根据之前生成的 token 预测下一个 token可以生成连贯的文本。优点是可以生成灵活的文本适应各种生成任务缺点是无法访问未来的信息可能生成不一致或有误的内容。encoder-decoder由编码器和解码器组成编码器将输入序列编码为固定长度的向量解码器根据编码器的输出生成输出序列。优点是可以处理输入和输出序列不同长度的任务如机器翻译缺点是模型结构较为复杂训练和推理计算量较大。
模型幻觉是什么业内解决方案是什么
模型幻觉是指模型在生成文本时产生的不准确、无关或虚构的信息。这通常发生在模型在缺乏足够信息的情况下进行推理或生成时。业内的解决方案包括
使用更多的数据和更高质量的训练数据来提高模型的泛化和准确性。引入外部知识源如知识库或事实检查工具以提供额外的信息和支持。强化模型的推理能力和逻辑推理使其能够更好地处理复杂问题和避免幻觉。
大模型的Tokenizer的实现方法及原理
大模型的Tokenizer通常使用字节对编码Byte-Pair EncodingBPE算法。BPE算法通过迭代地将最频繁出现的字节对合并成新的符号来构建一个词汇表。在训练过程中模型会学习这些符号的嵌入表示。Tokenizer将输入文本分割成符号序列然后将其转换为模型可以处理的数字表示。这种方法可以有效地处理大量文本数据并减少词汇表的规模。
ChatGLM3 的词表实现方法
ChatGLM3使用了一种改进的词表实现方法。它首先使用字节对编码BPE算法构建一个基本的词表然后在训练过程中通过不断更新词表来引入新的词汇。具体来说ChatGLM3在训练过程中会根据输入数据动态地合并出现频率较高的字节对从而形成新的词汇。这样可以有效地处理大量文本数据并减少词汇表的规模。同时ChatGLM3还使用了一种特殊的词表分割方法将词表分为多个片段并在训练过程中逐步更新这些片段以提高模型的泛化能力和适应性。
GPT3、LLAMA、ChatGLM 的Layer Normalization 的区别是什么各自的优缺点是什么
GPT3采用了Post-Layer Normalization后标准化的结构即先进行自注意力或前馈神经网络的计算然后进行Layer Normalization。这种结构有助于稳定训练过程提高模型性能。LLAMA采用了Pre-Layer Normalization前标准化的结构即先进行Layer Normalization然后进行自注意力或前馈神经网络的计算。这种结构有助于提高模型的泛化能力和鲁棒性。ChatGLM采用了Post-Layer Normalization的结构类似于GPT3。这种结构可以提高模型的性能和稳定性。
大模型常用的激活函数有哪些
ReLURectified Linear Unit一种简单的激活函数可以解决梯度消失问题加快训练速度。GeLUGaussian Error Linear Unit一种改进的ReLU函数可以提供更好的性能和泛化能力。Swish一种自门控激活函数可以提供非线性变换并具有平滑和非单调的特性。
Multi-query Attention 与 Grouped-query Attention 是否了解区别是什么
Multi-query Attention和Grouped-query Attention是两种不同的注意力机制变种用于改进和扩展传统的自注意力机制。Multi-query Attention在Multi-query Attention中每个查询可以与多个键值对进行交互从而捕捉更多的上下文信息。这种机制可以提高模型的表达能力和性能特别是在处理长序列或复杂关系时。Grouped-query Attention在Grouped-query Attention中查询被分成多个组每个组内的查询与对应的键值对进行交互。这种机制可以减少计算复杂度提高效率同时仍然保持较好的性能。
多模态大模型是否有接触落地案例
多模态大模型是指可以处理和理解多种模态数据如文本、图像、声音等的模型。落地案例例如
OpenAI的DALL-E和GPT-3DALL-E是一个可以生成图像的模型而GPT-3可以处理和理解文本。两者结合可以实现基于文本描述生成图像的功能。Google的Multimodal Transformer这是一个可以同时处理文本和图像的模型用于各种多模态任务如图像字幕生成、视觉问答等。
二、大模型LLMs进阶
1.llama 输入句子长度理论上可以无限长吗
LLaMALarge Language Model Adaptation模型的输入句子长度受到硬件资源和模型设计的限制。理论上如果硬件资源足够模型可以处理非常长的输入句子。然而实际上由于内存和处理能力的限制输入句子长度通常是有限制的。在实际应用中开发者会根据具体需求和硬件配置来确定合适的输入句子长度。
2.什么是 LLMs 复读机问题
LLMs 复读机问题是指在某些情况下大型语言模型在生成文本时会重复之前已经生成的内容导致生成的文本缺乏多样性和创造性。
3.为什么会出现 LLMs 复读机问题
LLMs 复读机问题可能由多种因素引起包括模型训练数据中的重复模式、模型在处理长序列时的注意力机制失效、或者模型在生成文本时对过去信息的过度依赖等。
4.如何缓解 LLMs 复读机问题
数据增强通过增加训练数据的多样性和复杂性减少重复模式的出现。模型改进改进模型的结构和注意力机制使其更好地处理长序列和避免过度依赖过去信息。生成策略在生成文本时采用多样化的策略如抽样生成或引入随机性以增加生成文本的多样性。
5.LLMs 复读机问题
6.llama 系列问题
7.什么情况用Bert模型什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型
BERT 模型通常用于需要理解文本深层语义的任务如文本分类、命名实体识别等。LLaMA 和 ChatGLM 类大模型则适用于需要生成文本或进行更复杂语言理解的任务如对话系统、文本生成等。选择哪种模型取决于任务的需求和可用资源。
8.各个专业领域是否需要各自的大模型来服务
不同的专业领域需要特定的大模型来更好地服务。专业领域的大模型可以针对特定领域的语言和知识进行优化提供更准确和相关的回答和生成文本。
9.如何让大模型处理更长的文本
使用模型架构如Transformer它可以有效地处理长序列。使用内存机制如外部记忆或缓存来存储和检索长文本中的信息。使用分块方法将长文本分割成更小的部分然后分别处理这些部分。
10.大模型参数微调、训练、推理
如何让大模型输出合规化
过滤不当内容使用内容过滤器来识别和过滤掉不当的语言或敏感内容。指导性提示提供明确的提示指导模型生成符合特定标准和偏好的输出。后处理对模型的输出进行后处理例如使用语法检查器和修正工具来提高文本的质量。强化学习使用强化学习来训练模型使其偏好生成符合特定标准的输出。 应用模式变更 应用模式变更是指在部署模型时根据实际应用的需求和环境对模型的配置、部署策略或使用方式进行调整。例如一个在云端运行的模型可能需要调整其资源分配以适应不同的负载或者在边缘设备上运行的模型可能需要减少其内存和计算需求以适应有限的资源。 应用模式变更可能包括资源调整根据需求增加或减少用于运行模型的计算资源。模型压缩使用模型压缩技术如剪枝、量化来减少模型大小。动态部署根据负载动态地扩展或缩小模型服务的实例数量。缓存策略实施缓存机制来存储常用查询的响应减少重复计算的次数。性能优化对模型进行性能分析并优化其运行效率例如通过批处理输入数据来提高吞吐量。 举例来说如果一个大型语言模型在云平台上运行当用户查询量增加时可以通过增加服务器的数量或使用更高效的硬件来扩展其能力。相反如果模型需要在嵌入式设备上运行可能需要将模型压缩到更小的尺寸并优化其运行时的内存使用以确保模型可以在资源有限的设备上顺利运行。 在实际操作中应用模式变更通常需要综合考虑模型的性能、成本、可扩展性和业务需求以找到最佳的平衡点。
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学习大型人工智能模型如GPT-3、BERT或任何其他先进的神经网络模型需要系统的方法和持续的努力。既然要系统的学习大模型那么学习路线是必不可少的下面的这份路线能帮助你快速梳理知识形成自己的体系。
L1级别:AI大模型时代的华丽登场 L2级别AI大模型API应用开发工程 L3级别大模型应用架构进阶实践 L4级别大模型微调与私有化部署 一般掌握到第四个级别市场上大多数岗位都是可以胜任但要还不是天花板天花板级别要求更加严格对于算法和实战是非常苛刻的。建议普通人掌握到L4级别即可。
二、640套AI大模型报告合集
这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。 三、大模型经典PDF籍
随着人工智能技术的飞速发展AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其强大的语言理解和生成能力正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。 四、AI大模型商业化落地方案 五、面试资料
我们学习AI大模型必然是想找到高薪的工作下面这些面试题都是总结当前最新、最热、最高频的面试题并且每道题都有详细的答案面试前刷完这套面试题资料小小offer不在话下。
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