转眼间也实习半年了，浅浅分享一下在智谱面试的经验吧！
大模型算法面试题整理
1、现在的大语言模型为什么基本都用decoder-only结构?
2、训练一个大语言模型的整条路线是什么?
介绍下LoRA、Adapter、prefix-tuningP-tuning和Prompt-tuning?
你觉得OPENAI对齐为什么要用强化学习方法RLHF，用别的方法不可以吗?
介绍inference的几种方式?
介绍下tokenizer?怎么训练的?
SFT后LLM 会出现哪些问题?
目前的大语言模型是怎么解决或者改善长度外推问题的?
目前大语言模型应用到端侧应用有哪些挑战?
10、GPT,llama,T5，GLM在模型上的架构是什么?分别有什么优势?
11、介绍下lora和q-lora?
12、LLaMA模型为什么要用旋转位置编码?
13、LLaMA模型使用了哪种激活函数，为什么?
14、LLaMA模型在训练过程中如何处理梯度消失和梯度爆炸问题?
15、预训练和微调任务有什么区别?两者的目的是什么?
16、你训练的时候用float16，还是bfloat16,float32?为什么?
17、怎么解决训练使用float16导致溢出的问题?
请简述 Tokenizer 的作用及其在 NLP 模型中的重要性。
解答:Tokenizer 在 NLP 模型中起着至关重要的作用。它负责将原始的文本数据转换为模型够理解和处理的数值序列。这种转换是模型训练和推理的基础，因为它使得模型能够捕捉文中的语义信息和上下文依赖。没有Tokenizer，模型将无法处理原始的文本数据。
幻觉有哪些不同类型?
解答:幻觉主要可以分为两类:即内在幻觉和外在幻觉。
·内在幻觉:生成的内容与源内容相矛盾。
·外部幻觉:生成的内容不能从源内容中得到验证，既不受源内容支持也不受其反驳。
分布式训练框架选择?
解答:多用 DeepSpeed，少用 Pytorch 原生的torchrun。在节点数量较少的情况下使用何种训练框架并不是特别重要;然而，一旦涉及到数百个节点，DeepSpeed显现出其强大之处，其简便的启动和便于性能分析的特点使其成为理想之选。
bert和gpt有什么区别?
解答:BERT(Bidirectional Encoder RepresentationsfromTransformers)和GPT(Generative Pretrained Transformer)是两种不同类型的预训练语言模型。主要区别在于BERT是一个双向编码器，它预测输入序列中的缺失部分，因此可以用于多种任务，如文本类、命名实体识别等。
GPT是一个单向解码器，它生成文本的下一个单词，因此主要用于生成型任务，如文本生成对话生成等。
训练中文大模型有啥经验?
解答:·
使用大量高质量的中文数据，包括文本、对话、新闻、社交体帖子等。
考虑语言的特点，如词序、语法结构、多义性等，并设计相应的预训练任务。
使用适合中文的语言模型架构，如BERT或GPT,并进行适当的调整以优化性能。
考虑中文的特殊字符和标点，确保模型能够正确处理这些字符。
进行多任务学习，同时训练多个相关任务，以提高模型的泛化能力。
如何训练自己的大模型?
解答:
·选择合适的预训练目标和任务:确定模型将学习哪些通用的语言知识，以及针对哪些特定任务进行优化。
·收集和准备数据:收集大量、多样化的数据，包括通用数据和特定领域的数据进行消洗和预处理。
选择模型架构:选择一个适合的模型架构，如Transformer,并确定模型的规模和层数。
定义训练流程:设置训练参数，如学习率、批量大小、训练轮数等，并选择合适的优化器和损失函数。
·训练模型:使用准备好的数据和训练流程开始训练模型，监控训练过程中的性能和资源使用。
评估和调优:在训练过程中定期评估模型的性能，并根据需要调整训练参数和模型架构。
微调和优化:在模型达到一定的性能后，进行微调以适应特定的应用场景和任务
目前大模型模型结构都有哪些?的架构介绍?
解答:
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，采用编码结构。
T5系列:基于Transformmer的编码器-解码器模型。
涌现能力是啥原因?
解答:涌现能力(EmergentAbility)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
如何评价大模型的性能指标，除了准确率之外，还有哪些关键指标?
解答:包括但不限于 perplexity、BLEU、ROUGE、F1分数、AUC-ROC曲线等，以及对计算效率模型大小的考量。
哪些因素可能导致大模型(LLMS)出现偏见，如何减轻这种偏见?
解答:包括数据偏差、算法设计、训练过程中的强化等，减轻偏见的方法可能涉及数据多样化、去偏算法公平性评估工具等.
如何在大模型训练中解决计算资源和成本问题?
解答:解决资源和成本问题的策略包括:使用更高效的硬件(如TPU、高性能 GPU)，分布式训练以分散计算负担，模型并行化技术，以及模型压缩和量化技术减少模型大小和运算需求。此外，使用数据增强和活跃学习策略减少所需数据量也是有效手段，
解释Transformer架构，并说明为什么它在大型中如此重要。
解答:Transformer 是一种基于自注意力机制的深度学习模型,它通过并行处理输入序列的所有位置显著提高了处理速度。它放弃了传统RNN或LSTM中的循环结构，使用多头自注意力和位置编码来捕获序列中的长距离依赖关系。在大模型中，Transformer架构因其高效并行
计算能力和强大的语言理解能力而成为首选。
你是否有过使用或开发大模型的经验?请分享一个具体的案例。
解答:回答(如果有经验):在之前的工作中，我参与了一个基于大型的文本生成项目。我们使用了GPT系列的预训练模型，并通过微调使其适应特定的任务需求。通过优化模型结构和训练策略，我们成功地提高了模型的生成质量和效率，并在实际应用中取得了良好的效果。
回答(如果没有经验):虽然我没有直接使用或开发过大模型的经验，但我对大模型的原理和应用有深入的了解。我相信通过不断学习和实践，我能够迅速掌握大模型的开发和优化技巧，并在实际工作中发挥出色的表现。
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标签：Transformer,架构,21,训练,模型,算法,GPT,独角兽,解答 From： https://blog.csdn.net/Z4400840/article/details/142943211