问题1、Decoder-Only和Encoder-Decoder模型相比有什么优势？在训练和推理效率上有什么区别？****
Decoder-Only模型：结构较为简洁，通常只由一个解码器组成。模型参数较少，相比于Encoder-Decoder模型在训练和推理上可能更高效。在自回归生成任务中表现优异，比如语言模型生成文本。
训练和推理效率：
训练效率：
Decoder-Only 模型：在训练过程中，由于模型仅处理解码器部分，参数较少，训练效率较高。
Encoder-Decoder 模型：由于需要同时训练编码器和解码器部分，模型的参数量通常较大，因此训练效率相对较低。
推理效率：
Decoder-Only 模型：推理过程中模型依赖先前生成的标记，因此推理时间较长，尤其在生成长文本时。
Encoder-Decoder 模型：推理时编码器只需处理一次输入，但解码器部分的推理仍然逐步进行，因此总的来说推理时间也较长，但对于复杂任务而言，效率可能更好。
问题2、说一下LLaMA LLaMA2 LLaMA3的区别？****
Llama-1有7B、13B、30B和65B四个参数量版本。Llama-1各个参数量版本都在超过1T token的语料上进行了预训训练。
相比于Llama-1，Llama-2将预训练的语料扩充到了 2T token，同时将模型的上下文长度从2,048翻倍到了4,096，并引入了分组查询注意力机制（grouped-query attention, GQA）等技术。
与Llama 2相比，Llama-3将tokenizer由sentencepiece换成了tiktoken，这与GPT4 保持一致。同时，词表大小由32k扩展到了128k。另外，为了提高模型效率，Llama-3 8B和70B都采用了GQA。同时上下文长度也扩展到了8k。
问题3、有哪些位置编码，其特点是什么？****
绝对位置编码：
固定正弦-余弦位置编码：最早由 Transformer 引入，使用不同频率的正弦和余弦函数将位置信息编码到每个标记中。
特点：固定不变，无需训练；能够保留序列顺序信息。
相对位置编码：
相对位置编码：相对于其他标记的位置信息，而不是绝对位置。常用于改进 Transformer 模型，如 Transformer-XL。
特点：在处理长序列时表现更好，能够捕捉到序列中不同位置之间的关系。
Learnable Position Encoding（可学习位置编码）：
特点：直接在模型中引入可训练的参数来表示位置编码，允许模型自己学习最优的位置信息表示。
应用：在 GPT-3 等大型模型中广泛应用。
问题4、介绍一下MoE模型？****
MoE (Mixture of Experts) 模型是一种多专家模型，通过引入多个专家（子模型），每个专家擅长处理特定类型的数据。
Gating 机制：在模型中，使用 gating 机制（例如 softmax 函数）选择哪些专家参与推理或训练，从而提高模型效率。
稀疏激活：模型中的每个样本只激活一部分专家，这使得 MoE 模型在处理大规模数据时非常高效。
优势：
计算效率高：由于仅激活部分专家，MoE 模型可以在保证模型容量的情况下减少计算开销。
可扩展性强：通过增加专家的数量，可以轻松扩展模型容量而不显著增加计算成本。
应用场景：通常用于大型语言模型和推荐系统中，能够处理复杂、多样化的任务。
问题5、说一下beam search算法，为什么用的少了？****
Beam Search 是一种常用于序列生成任务的启发式搜索算法，它通过保留若干（称为 beam size）的最佳候选序列，逐步生成最终输出序列。
特点：相比贪心算法，Beam Search 可以避免局部最优解，生成质量更高的序列。
使用减少的原因：
计算复杂度高：Beam Search 需要同时跟踪多个候选序列，计算量较大，推理速度慢。
模型更新：近年来，随着生成模型（如 Transformer）的改进，模型自身在生成时能够更好地捕捉全局信息，因此对 Beam Search 的依赖降低。
替代方法：诸如 Sampling（采样）等方法，通过在输出时引入随机性，能够生成质量较好的序列，同时避免 Beam Search 的高计算成本。
问题6、假如需要上线一个公文写作的大模型，具体流程应当是怎样的？****
- 需求分析：
确定模型的功能需求，例如支持哪些文体的公文写作、支持的语言种类、生成的风格要求等。
确定目标用户群体和使用场景，例如是否面向政府机构或企业。
- 数据收集与预处理：
收集大规模的公文数据集，涵盖多种公文类型（如通知、报告、意见等）。
对数据进行清洗和标注，确保数据的质量和多样性，处理敏感信息和数据偏见问题。
- 模型选择与训练：
选择合适的预训练模型（如 GPT、BERT 等）作为基础模型。
在公文数据集上进行进一步的微调，确保模型能够生成符合公文写作规范的文本。
使用监督学习、强化学习等技术提高模型的生成质量，减少生成的错误和不合适的内容。
- 评估与优化：
使用自动化评估指标（如 BLEU、ROUGE）和人工评估（如人类专家打分）对模型进行评估。
根据评估结果调整模型参数、优化算法，必要时扩展训练数据集。
附上技术清单
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