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LLM(large language model)知识点

时间：2024-04-07 15:30:30浏览次数：40  
标签：知识点 一一 训练 BERT 模型 large LLM model 评估

LLM知识点

LLM

对LLM大语言模型相关的知识点进行总结。

大语言模型（LLM）是一种自然语言处理领域基于海量文本数据训练的深度学习模型，它可以生成自然语言文本，回答问题，进行对话等。
LLM 的核心思想是通过学习大量的文本数据，来理解自然语言的结构和语义，并生成自然语言文本。
LLM 的训练过程通常包括两个阶段：预训练和微调。在预训练阶段，LLM 会学习大量的文本数据，以理解自然语言的结构和语义。在微调阶段，LLM 会使用预训练的模型来生成自然语言文本，以回答问题，进行对话等。

1. LLM模型，常见的问题有哪些

当构建 LLM（大型语言模型）时，可能会遇到以下一些问题：

  • 一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一
    1. 数据质量：
    数据质量是影响模型性能的重要因素。如果数据存在噪声、错误、缺失或不一致性，可能会导致模型的准确性下降。因此，需要对数据进行清洗、预处理和标注，以确保数据的质量。
    2. 模型复杂度：
    模型的复杂度会影响模型的性能、计算效率、泛化能力。如果模型过于复杂，可能会导致过拟合，从而降低模型的泛化能力，模型输出效果就比较差。因此，需要根据数据量和计算资源来选择合适的模型复杂度。
    3. 训练时间和计算资源：
    训练 LLM 模型通常需要大量的计算资源和时间。如果计算资源有限，可能需要延长训练时间或使用更高效的算法来加速训练。需要选择适当的计算平台和资源，以确保训练的效率和准确性。
    4. 模型评估：
    模型评估是评估模型性能的重要手段。如果模型评估方法不正确或者不全面，可能会导致模型性能评估不准确，从而可能导致模型的准确性降低。因此，需要选择合适的评估指标和数据集来评估模型的性能，以确保模型的准确性和泛化能力。
    5. 模型部署：
    模型部署是将模型进行实际任务应用化的过程。如果模型部署不正确或者不稳定，可能会导致模型的性能下降或无法正常工作。因此，需要选择合适的部署平台和技术来部署模型，以确保模型的稳定性和可靠性。。

2. llm模型是用原始权重还是自己微调后的模型，如果有微调过，微调过程都存在哪些问题

  • 一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一
    用自己微调后的模型。
    问题：1、过拟合了泛化能力不太好，可能在其他的未见过的数据上效果表现不佳；2、模型性能下降、超参数选择出问题，导致训练不稳定；3、模型计算资源增大

解决：1、检查数据是否有问题，特别是标签数据。选择更多多样且大量的训练数据、可以用迁移学习的方式识别不同的任务，提高泛化性；2、参数调优，交叉验证模型的性能；

  • 一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一
    1. 过拟合问题：
  • 问题描述： 微调数据规模较小，模型在训练集上可能过度拟合，导致在测试集上性能下降。
  • 解决方法：
  • 增加数据量： 尽量增加微调数据的数量，以更好地覆盖任务的多样性。
  • 正则化技术： 引入正则化技术，如Dropout或权重正则化，以减小模型的复杂度。
    2. 标签噪声问题：
  • 问题描述： 微调数据中的标签可能存在错误或不准确，影响模型性能。
  • 解决方法：
  • 标签清理： 对标签进行仔细的清理和验证，修正错误的标签。
  • 半监督学习： 使用半监督学习方法，结合无标签数据以减轻标签噪声的影响。
    3. 微调数据的偏斜问题：
  • 问题描述： 微调数据类别或者数量不足，可能不能很好地代表任务的真实分布，频次较低的类别学习不足，导致模型在实际应用中性能下降。
  • 解决方法：
  • 数据多样性： 确保微调数据具有足够的多样性，反映任务的不同方面。
  • 领域适应： 使用领域适应技术，使模型更好地适应实际应用场景。
    4. 概念漂移问题：
  • 问题描述： 模型在微调后，可能在时间或数据分布发生变化时性能下降。
  • 解决方法：
  • 监测概念漂移： 定期监测性能，及时检测概念漂移。
  • 在线学习： 使用在线学习技术，使模型能够适应新的数据分布。
    5. 对抗样本问题：
  • 问题描述： 微调后的模型可能对对抗样本更为敏感，容易被攻击。
  • 解决方法：
  • 对抗训练： 引入对抗训练，使用对抗样本进行模型训练，提高鲁棒性。
    6. 超参数选择问题：
  • 问题描述： 微调中需要选择一些超参数，不合适的选择可能影响模型性能。
  • 解决方法：
  • 超参数调优： 通过交叉验证等技术，选择合适的学习率、批次大小等超参数。
    7. 任务选择问题：
  • 问题描述： 微调前需要选择一个合适的任务，选择不当可能导致模型泛化性能差。
  • 解决方法：
  • 任务相关性： 确保选择的任务与模型的预训练任务有一定的相关性。
  • 迁移学习： 使用迁移学习的方法，在不同任务之间进行知识迁移。
    8. 计算资源需求问题：
  • 问题描述： 微调大型模型通常需要大量计算资源，可能受限于实际的硬件或云服务资源。
  • 解决方法：
  • 分布式训练： 使用分布式训练来加速微调过程。
  • 模型剪枝： 考虑过直接减少模型参数数量和计算量，从而提高模型的效率和泛化能力，降低计算资源的需求。
    • 通常删除模型中不重要的连接或神经元来减少模型的大小和计算量。可分为静态剪枝和动态剪枝两种方式。静态剪枝是在训练完成后，直接删除一些较小权重的神经元或连接。动态剪枝是在训练过程中，根据神经元或连接的重要性来动态地删除一些不重要的神经元或连接。
  • 模型压缩： 通过对模型进行压缩和编码来减少模型的大小和计算量。
    • 模型压缩通常采用两种方法：一种是对模型参数进行量化，即通过减少参数的精度来减少模型的大小；另一种是对模型进行编码，即通过使用更有效的编码方式来减少模型的大小。

一个有效的微调策略应该是综合考虑模型复杂度、数据质量、超参数选择等多个因素。

3. BERT的结构？

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer模型的预训练语言模型。其结构由多层Transformer编码器组成，其中每层包含多头自注意力机制和前馈神经网络。BERT还采用了双向训练策略，使得模型能够在不同层次、不同粒度下理解输入序列中的上下文信息。
BERT 的参数量主要包括以下几个部分：
1. 编码器： BERT 模型使用了多层 Transformer 编码器，每层编码器由多个 self-attention 头和前馈神经网络组成。每个 self-attention 头和前馈神经网络都有自己的权重和偏差，这些权重和偏差的数量就是编码器的参数量。
2. 解码器： BERT 模型也可以使用解码器，用于生成文本。解码器的参数量与编码器类似，也包括 self-attention 头和前馈神经网络的权重和偏差。
3. 嵌入层： BERT 模型使用了嵌入层来将输入的文本转化为向量。嵌入层的参数量取决于嵌入向量的大小和文本的长度。
4. 输出层： BERT 模型的输出层通常是一个全连接层，用于将编码器或解码器的输出转化为预测结果。输出层的参数量取决于输出向量的大小和预测任务的类型。

4. 怎么使用BERT模型

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练的自然语言处理模型，它可以通过微调来适应不同的自然语言处理任务，如文本分类、情感分析、命名实体识别等。以下是 BERT 模型的常见使用方法：
1. 微调 BERT 模型： 微调 BERT 模型是将 BERT 模型应用于特定任务的常用方法。在微调过程中，将 BERT 模型的最后一层输出连接到一个新的输出层，并使用任务特定的数据集对模型进行训练。微调可以提高模型在特定任务上的性能，并减少模型的泛化误差。
2. 使用 BERT 模型进行特征提取： BERT 模型可以用于提取文本的特征，然后将这些特征用于其他机器学习模型。在特征提取过程中，将文本输入到 BERT 模型中，并提取模型的最后一层输出作为特征。这些特征可以用于分类、聚类、回归等机器学习任务。
3. 使用 BERT 模型进行文本生成： BERT 模型可以用于生成文本，例如生成摘要、翻译、对话等。在文本生成过程中，将输入的文本输入到 BERT 模型中，并使用模型的输出作为生成文本的初始状态。然后，可以使用生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）或其他生成模型来生成新的文本。
4. 使用 BERT 模型进行知识图谱推理： BERT 模型可以用于知识图谱推理，例如关系抽取、实体链接等。在知识图谱推理过程中，将知识图谱中的实体和关系输入到 BERT 模型中，并使用模型的输出进行推理。

5. Transformer的整体流程：

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    Transformer 是一种基于注意力机制的深度学习模型，它在自然语言处理（NLP）领域中得到了广泛的应用。Transformer 模型的整体流程可以分为以下几个步骤：
    1. 输入序列：
  • ransformer 模型的输入是一个序列，每个元素都是一个向量。这个序列可以是一个自然语言句子，也可以是一个图像的特征序列。
    3. 位置编码：
  • 为了让模型能够处理序列中的位置信息，Transformer 模型会对输入序列进行位置编码。位置编码是一个向量序列，每个向量表示输入序列中一个元素的位置信息。
    5. 多头注意力（Multi-Headed Attention）：
  • 多头注意力是 Transformer 模型的核心部分。它通过计算输入序列中每个元素与其他元素之间的注意力权重，来提取输入序列中的重要信息。
    6. 前馈网络（Feed Forward Network）：
  • 前馈网络是 Transformer 模型的另一个重要部分。它通过对多头注意力模块的输出进行线性变换和激活函数处理，来进一步提取输入序列中的特征。
    7. 输出层：
  • Transformer 模型的输出是一个向量序列，每个向量表示输入序列中一个元素的输出。这个输出序列可以用于后续的任务，例如分类、生成等。

需要注意的是，Transformer 模型的每个模块都可以通过多层神经网络来实现，从而提高模型的表达能力。同时，Transformer 模型还可以通过增加模块数量和层数来提高模型的复杂度。
Transformer整体结构

6. Transformer中注意力的作用是什么？

在 Transformer 模型中，注意力机制的作用是在处理序列数据时，对序列中的每个元素赋予不同的权重，从而突出重要的元素，并且抑制不重要的元素。

  • 具体来说，Transformer 模型中的注意力机制通过计算每个元素与其他元素之间的相似度来确定每个元素的权重。这些相似度可以通过计算元素之间的向量余弦相似度、点积相似度或其他相似度度量来获得。然后，根据这些相似度度量，模型会为每个元素分配一个权重，并且这些权重会被用于计算序列中每个元素的输出。
  1. 假设我们有一个输入序列 X，它包含了 n 个元素，每个元素都是一个向量。我们可以将这个序列表示为一个矩阵 X，其中每一行都代表一个元素。
  2. Transformer 模型中的注意力机制通过计算每个元素与其他元素之间的相似度来确定每个元素的权重。这些相似度可以通过计算元素之间的向量余弦相似度、点积相似度或其他相似度度量来获得。
  3. 假设我们使用向量余弦相似度来计算相似度。那么，对于每个元素 xi，我们可以计算它与其他元素 xj 之间的向量余弦相似度 cosθij，其中 θij 是 xi 和 xj 之间的夹角。
  4. 然后，我们可以将这些相似度度量进行归一化，得到每个元素的权重 wij。
    具体的归一化方法可以是 softmax 函数，即：
    wij = exp(cosθij) / sum(exp(cosθij))
    其中，sum(exp(cosθij)) 是对所有元素的相似度度量进行求和。
  5. 最后，我们可以将这些权重应用于序列中的每个元素，得到每个元素的输出 yi。
    具体的计算方法是：
    yi = sum(wij * xj)
    其中，sum(wij * xj) 是对所有元素的权重和元素进行求和。

通过这种方式，Transformer 模型可以更好地处理长序列数据，并且可以在不需要人工干预的情况下学习到序列中的模式和结构。
Transformer

7. 大模型训练的超参数如何设置？

以下是一些常见的超参数设置方法：
1. 学习率： 学习率是控制模型学习速度的参数。通常情况下，学习率越大，模型的学习速度越快，但也容易导致过拟合。因此，在设置学习率时，需要根据模型的复杂度和数据集的大小来选择合适的学习率。
2. 正则化参数： 正则化参数可以帮助模型避免过拟合。常见的正则化参数包括 L1 正则化和 L2 正则化。在设置正则化参数时，需要根据模型的复杂度和数据集的大小来选择合适的正则化参数。
3. 训练轮数： 训练轮数是控制模型训练时间的参数。通常情况下，训练轮数越多，模型的性能越好，但也会消耗更多的计算资源。因此，在设置训练轮数时，需要根据模型的复杂度和数据集的大小来选择合适的训练轮数。
4. 批量大小： 批量大小是控制模型每次训练时处理的数据量的参数。通常情况下，批量大小越大，模型的训练速度越快，但也容易导致过拟合。因此，在设置批量大小时，需要根据模型的复杂度和数据集的大小来选择合适的批量大小。
5. 初始化参数： 初始化参数可以影响模型的训练速度和性能。常见的初始化方法包括随机初始化和零初始化。在设置初始化参数时，需要根据模型的复杂度和数据集的大小来选择合适的初始化方法。

在设置超参数时，需要自行根据模型的复杂度和数据集的大小来选择合适的超参数。同时，需要进行多次实验和调整，以找到最佳的超参数组合。

8. InstructGPT三个阶段的训练过程

据用户的指令生成文本。它的训练过程分为三个阶段：

  1. 预训练：在这个阶段，模型会使用大量的文本数据进行无监督学习，以学习语言的基本结构和模式。
  2. 微调：在这个阶段，模型会使用有监督学习，以学习如何根据用户的指令生成文本。
  3. 评估：在这个阶段，模型会使用测试集进行评估，以评估其性能。

9. 大模型的幻觉问题尽可能地怎么解决

一方面属于数据拟合方面的问题，一方面属于
可以采取以下几种方法：
增加数据量：通过增加训练数据的数量，可以降低模型对噪声或异常值的敏感性，从而减少幻觉问题的发生。
使用正则化技术：正则化技术可以限制模型的学习能力，从而减少模型对噪声或异常值的敏感性，例如 L1 正则化和 L2 正则化。
使用数据增强技术：数据增强技术可以通过对原始数据进行随机变换，从而增加数据的多样性，从而减少模型对噪声或异常值的敏感性，例如随机裁剪、随机翻转等。
使用对抗训练技术：对抗训练技术可以通过引入对抗训练机制，从而提高模型的泛化能力，从而减少幻觉问题的发生，例如生成对抗网络（GAN）等。

10. 大模型训练数据处理

11. 大模型推理加速的方法

12. LLM的评估方式有哪些？特点是什么？

LLM（大型语言模型）的评估方式主要有以下几种：

  1. 语言生成任务评估：通过让 LLM 生成文本，例如作文、对话、摘要等，来评估其语言生成能力。这种评估方式的优点是可以直接评估 LLM 的语言生成能力，缺点是需要大量的标注数据来进行评估。
  2. 语言理解任务评估：通过让 LLM 完成语言理解任务，例如问答、文本分类、情感分析等，来评估其语言理解能力。这种评估方式的优点是可以直接评估 LLM 的语言理解能力，缺点是需要大量的标注数据来进行评估。
  3. 性能评估：通过评估 LLM 的性能指标，例如准确率、召回率、F1 值等，来评估其性能。这种评估方式的优点是可以直接评估 LLM 的性能，缺点是需要大量的测试数据来进行评估。
  4. 可解释性评估：通过评估 LLM 的可解释性，例如评估其生成的文本是否符合人类的语言习惯、是否具有语义连贯性等，来评估其可解释性。这种评估方式的优点是可以评估 LLM 的可解释性，缺点是需要大量的标注数据来进行评估。

总的来说，LLM 的评估方式需要根据具体的应用场景和需求来选择，不同的评估方式都有其优缺点，需要根据实际情况进行选择。

13. 文本生成模型中生成参数的作用（temperature，top p, top k，num beams）

14. LLaMA 2的创新/ChatGLM的创新点/Qwen的创新点/Baichuan的创新点

标签：知识点,一一,训练,BERT,模型,large,LLM,model,评估
From： https://blog.csdn.net/Fuziqp/article/details/137347671

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