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LLMs相关知识及面试题全面解析

RayRay
LLM大语言模型Transformer分布式训练微调Github开源项目

LLMs相关知识及面试题全面解析

大语言模型(Large Language Models, LLMs)是近年来人工智能领域最热门的研究方向之一,在自然语言处理等多个领域取得了突破性进展。本文旨在全面介绍LLMs的相关知识,并整理常见的面试题目,为学习和求职提供参考。

1. LLMs基础知识

1.1 大模型发展历程

大语言模型的发展可以追溯到统计语言模型时代,经历了词向量模型、循环神经网络模型,到如今的Transformer架构。其中的里程碑包括:

  • 2013年 Word2Vec
  • 2017年 Transformer架构
  • 2018年 BERT
  • 2020年 GPT-3
  • 2022年 ChatGPT

1.2 分词与词向量

分词是NLP的基础任务,常用的中文分词算法包括:

  • 基于字符串匹配的分词方法
  • 基于理解的分词方法
  • 基于统计的分词方法

词向量是词的向量化表示,常见的词向量模型有:

  • One-hot编码
  • Word2Vec
  • GloVe
  • FastText

1.3 Transformer架构

Transformer是目前主流的LLM架构,主要包括:

  • 多头注意力机制
  • 位置编码
  • 残差连接与层归一化
  • 前馈神经网络

2. LLMs训练方法

2.1 预训练

预训练是在大规模无标注语料上进行自监督学习,常用的预训练任务包括:

  • 掩码语言模型(MLM)
  • 下一句预测(NSP)
  • 因果语言模型(CLM)

2.2 微调

微调是在预训练模型基础上,使用特定任务的数据进行进一步训练。常见的微调方法有:

  • 全参数微调
  • 提示学习(Prompt Learning)
  • 参数高效微调(PEFT)

2.3 强化学习

强化学习被用于优化LLM的输出质量,如OpenAI的InstructGPT就使用了PPO算法。

3. LLMs评估

评估LLM性能的常用指标包括:

  • 困惑度(Perplexity)
  • BLEU分数
  • ROUGE分数
  • 人工评估

4. LLMs应用

LLMs在多个领域有广泛应用,包括但不限于:

  • 对话系统
  • 文本生成
  • 机器翻译
  • 问答系统
  • 代码生成

5. 常见面试题

  1. 解释Transformer中的自注意力机制。

  2. BERT和GPT的主要区别是什么?

  3. 如何缓解LLMs的幻觉问题?

  4. 介绍几种参数高效微调(PEFT)方法。

  5. LLMs的局限性主要有哪些?

本文对LLMs的相关知识进行了全面梳理,涵盖了基础概念、模型架构、训练方法、评估指标以及应用场景等多个方面。同时整理了一些常见的面试题目,希望能为LLM学习者和求职者提供有价值的参考。随着技术的不断发展,LLMs领域仍在快速演进,我们需要持续关注最新进展,不断更新知识储备。

Image 2: LLM architecture

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