有点恶心，但是一周可以拿5个大模型岗offer，非常详细收藏我这一篇就够了

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 Garden：TensorFlow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。

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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LLM（Large 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 Encoding，BPE）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？
ReLU（Rectified 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。GeLU（Gaussian 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-3：DALL-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 llama 输入句子长度理论上可以无限长吗？
LLaMA（Large 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。

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。

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。

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。

LLMs 复读机问题 llama 系列问题

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。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。

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。

大模型参数微调、训练、推理如果想要在某个模型基础上做全参数微调，究竟需要多少显存？
全参数微调（Full Fine-Tuning）通常需要大量的显存，因为这种方法涉及到更新模型的所有参数。显存的需求取决于模型的规模、批量大小、以及使用的硬件。例如，对于大型模型如GPT-3，可能需要多个GPU甚至TPU来分配显存，每个GPU或TPU可能需要几十GB的显存。在实际操作中，需要进行试错法来确定合适的批量大小和硬件配置。

为什么SFT之后感觉LLM傻了?
指令微调（SFT，Supervised Fine-Tuning）之后感觉LLM“傻了”，可能是因为微调过程中出现了一些问题，例如过拟合、数据质量不佳、或者微调的强度不够。过拟合可能导致模型在训练数据上表现良好，但在未见过的数据上表现不佳。数据质量不佳可能导致模型学到了错误的模式或偏见。微调强度不够可能导致模型没有充分适应新的任务。
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如何学习AI大模型？

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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