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ELMO、GPT、BERT三者之间的区别
- 特征提取器：elmo采用LSTM进行提取，GPT和BERT采用Transformer进行提取。很多任务中Tranformer特征提取能力强于LSTM，elmo采用1层静态向量+2层lSTM,多层提取能力有限，而GPT和BERT中的Transformer可采用多层，并行计算能力强；单、双向语言模型：GPT采用单向语言模型，elmo和bert采用双向语言模型，但是elmo实际上是两个单向语言模型（方向相反）的拼接，这种融合特征的能力弱。GPT和BERT都采用Transformer,Transformer是encoder-decoder结构，GPT的单向语言模型采用decoder部分，decoder的部分见到的都是不完整的句子；bert的双向语言模型则采用encoder部分。
GloVe的训练过程是怎样的
- 实质还是监督学习，虽然Glove不需要人工标注，为无监督学习，但实质上还是需要定义label;向量w和w_为学习参数，本质上与监督学习的训练方法一样，采用了AdaGrad的梯度下降算法，对矩阵X中的所有非零元素进行随机采样，学习曲率设为0.05，在Vector size小于300的情况下迭代了50次，其他大小的vectors上迭代了100次，直至收敛。最终学习的是两个词向量是w和
sigmoid函数
- 和正余弦函数比较像，虽然坐标区间是负无穷到正无穷，但是值域是-1,1（开区间），连续光滑函数，其是处处可导的
频率学派和贝叶斯学派的区别
- 频率学派认为研究的参数是固定的，数据是无限的，可以从无限的抽样里获取有限的结果，其不存在先验概率；贝叶斯学派认为世界是变化的，只有数据是固定的，参数是会变化的，其后验概率是先验概率的修正。（p(A交B)=P(B)*P(B|A)）
SGD和Adam原理
- SGD叫做随机梯度下降，它每次迭代计算mini-batch数据集的梯度，然后更新参数；Adam利用梯度的一阶矩估计和二阶矩估计动态更新参数的学习率，然后通过偏置矫正，最终的达到一个学习率的随机范围，使得参数趋于平稳
L1不可导时怎么做
- 坐标轴下降法避免参数不可导。因为损失函数是按照负梯度下降的方式进行，而坐标轴下降法是按照坐标轴进行。比如有m个特征值，先固定m-1个特征值，使得某个特征先求得局部最优解来避免损失函数不可导的问题
最大似然估计和最大后验概率的区别
- 最大似然估计是利用观察数据进行计算的，而且最大似然估计中的采样满足所有采样，都是独立同分布的假设；而最大后验概率是利用经验数据来获得观察点估计，它融入了先验规律，可以看做是完全规则化的最大似然估计
Transformer是如何训练的？测试阶段如何进行测试呢？
- Transformer训练过程与Seq2seq类似，首先Encoder端得到输入的encoding表示，并将其输入到decoder端做交互式attention，之后再Decoder端接收其相应的输入，经过多头self-attention模块之后，结合Encoder端的输出，再经过FFN，得到Decoder端的输出之后，最后经过一个线性全连接层，就可以通过softmax来预测下一个单词（token），然后根据softmax多分类的损失函数，将loss反向传播即可，所以从整体上来说，Transformer训练过程就相当于一个有监督的多分类问题。需要注意的是，Encoder端可以并行计算，一次性将输入序列全部encoding出来，但Encoder端不是一次性把所有单词（token）预测出来的，而是像seq2seq一样一个接着一个预测。而对于测试阶段，其与训练阶段唯一不同的是Decoder端最底层的输入。
BERT模型可以使用无监督的方法做文本相似度任务？
- 首先一点是在不finetune的情况下，cosine similairty绝对值没有实际意义，bert pretrain计算的cosine similairty都是很大的。如果直接以cosine similarity>0.5之类的阈值来判断相似不相似，效果肯定很差。如果用作排序，也就是cosine(a,b)>cosine(a,c)->b相较于c和a更相似，是可以用的。使用auc作为评价的标准。
- 短文本（新闻标题）语义相似度任务用先进的word embedding(英文 fasttext/glove, 中文tencent embedding) mean pooling后的效果就已经不错；而对于长文本用simhash这种纯词频统计的完全语言模型的简单方法也OK
- bert pretrain模型直接拿来用作sentence embedding效果不如word embedding, cls的embedding效果最差（也就是pooled output）。把所有普通token embedding做pooling勉强能用
- 用siamese的方式训练bert,上层通过cosine做判别，能够让bert学习到以中适用于cosine作为最终相似度判别的sentence embedding,效果优于word embedding. 但因为缺少sentence pair之间的特征交互，比原始bert sentence pair fine tune还是要差些
word2vec和NNLM对比有什么区别？
- 其本质可以看做是语言模型；词向量不过是NNLM的一个产物，word2vec虽然其本质是语言模型，但是其专注于词向量本身，因此做了许多优化来提高计算效率；与NNLM相比，词向量直接sum，不在拼接，并舍弃隐层，考虑到softmax归一化需要遍历整个词汇表，采用hierarchical softmax 和negatice sampling进行优化，hierarchical softmax实质上生成一颗带权路径最小的哈夫曼树，让高频词搜索路径变小；negative sampling更为直接，实质上对每一个样本中每一个词都进行负例采样
Transformer如何并行化的？
- Transformer的并行化我认为主要体现在self-attention模块，在Encoder端Transformer可以并干性处理整个序列，并得到整个输入序列经过Encoder端的输出，在self-attention模块，对某个序列x1，x2,x3…,self-attention模块可以直接计算xi,xj的点乘结果，而RNN系列的模型就必须按照顺序从x1计算到xn
glove和word2vec、LSA对比有什么区别？
- glove vs LSA: LSA（Latent Semantic Analysis）可以基于co-occurance matrix 构建词向量，实质上是基于全局语料采进行矩阵分解，然而SVD计算复杂度高，glove可看做是对LSA一种优化的高效矩阵分解算法，采用Adagrad对最小平方损失进行优化
- word2vec vs LAS：两个方法最大的差别是模型本身，LSA是一种基于概率图模型的生成式模型，其似然函数可以写为若干条件概率连乘的形式，其中包含需要推测的隐含变量（即主题）;词嵌入模型一般表示为神经网络的形式，似然函数定义在网络的输出之上。需要学习网络的权重来得到单词的稠密向量表示。
- word2vec vs glove: word2vec是局部语料库训练的，其特征提取是基于滑窗的
如何对PTMs进行迁移学习？
- 选择合适的与训练任务：语言模型是PTM是最为流行的预训练任务，同类的预训练任务有其自身的偏置，并且对不同的任务会产生不同的效果。例如，NSP任务可以使诸如问答（QA）和自然语言推论（NLI）之类的下游任务收益；选择合适的模型架构：例如BERT采用的MLM策略和Transformer-Encoder结构，导致其不适合直接处理生成任务；选择合适的数据集，下游任务的数据应该近似于PTMs的与训练任务，现在有很多现成的ptms可以方便地用于各种特定领域或特定语言的下游任务；选择合适的layers进行transfer：主要包括Embedding迁移、top layer迁移和all layer迁移。如word2vec和Glove可采用Embedding迁移，BERT可采用top layer迁移，Elmo可采用all layer迁移，BERT可采用top layer迁移，Elmo可采用all layer迁移。