大语言模型LLM |（一）15道面试题答案解析（LLMs、注意力机制、上下文窗口、微调....）

问题1：什么是分词(tokenization)，为什么对LLMs至关重要？

分词是将文本分解为更小单元或标记的过程，这些单元可以是词语、子词或字符。例如，“artificial"可能被分解为"art”、“ific"和"ial”。这个过程至关重要，因为LLMs处理的是标记的数值表示，而不是原始文本。分词使模型能够处理不同的语言，管理罕见或未知词汇，并优化词汇表大小，从而提高计算效率和模型性能。

注释：分词是LLM文本处理的第一步，直接影响模型的理解和生成能力

问题2：注意力机制在transformer模型中是如何工作的？

注意力机制允许LLMs在生成或解释文本时权衡序列中不同标记的重要性。它通过查询(query)、键(key)和值(value)向量之间的相似度分数计算（如点积运算）来关注相关标记。例如，在"The cat chased the mouse"中，注意力帮助模型将"mouse"与"chased"联系起来。这种机制改善了上下文理解，使transformers在NLP任务中高度有效。

注释：注意力机制是transformer架构的核心，解决了传统RNN在长序列建模中的局限性

问题3：LLMs中的上下文窗口是什么，为什么它很重要？

上下文窗口指LLM一次能够处理的标记数量，定义了模型理解或生成文本的"记忆"范围。更大的窗口（如32,000个标记）允许模型考虑更多上下文，提高摘要等任务的连贯性。然而，这会增加计算成本。平衡窗口大小与效率对于实用的LLM部署至关重要。

注释：上下文窗口长度是衡量LLM能力的重要指标，直接影响其处理长文档的能力

问题4：LoRA与QLoRA在LLM微调中有什么区别？

LoRA（低秩适应）是一种微调方法，通过向模型层添加低秩矩阵来实现高效适应，内存开销最小。QLoRA通过应用量化（如4位精度）进一步减少内存使用，同时保持准确性。例如，QLoRA可以在单个GPU上微调700亿参数的模型，使其非常适合资源受限的环境。

注释：LoRA和QLoRA是参数高效微调(PEFT)的代表性方法，大大降低了大模型微调的门槛

问题5：相比贪婪解码，束搜索如何改善文本生成？

束搜索在文本生成过程中探索多个词序列，在每一步保持前k个候选（束），而贪婪解码只选择最可能的词。这种方法，例如使用k=5，通过平衡概率和多样性确保更连贯的输出，特别是在机器翻译或对话生成等任务中。

注释：束搜索是序列生成中常用的解码策略，在质量和效率之间取得平衡

问题6：温度参数在控制LLM输出中起什么作用？

温度是调节文本生成中标记选择随机性的超参数。低温度（如0.3）偏向高概率标记，产生可预测的输出。高温度（如1.5）通过平坦化概率分布增加多样性。将温度设置为0.8通常在创造性和连贯性之间取得平衡，适用于故事叙述等任务。

注释：温度参数是控制生成文本创造性和一致性的重要调节工具

问题7：什么是掩码语言建模，它如何帮助预训练？

掩码语言建模(MLM)涉及隐藏序列中的随机标记，并训练模型基于上下文预测它们。在BERT等模型中使用，MLM促进语言的双向理解，使模型能够掌握语义关系。这种预训练方法为LLMs在情感分析或问答等任务中做好准备。

注释：MLM是BERT类模型的核心训练任务，与GPT的自回归训练方式形成对比

问题8：什么是序列到序列模型，它们在哪里应用？

序列到序列(Seq2Seq)模型将输入序列转换为输出序列，通常长度不同。它们由处理输入的编码器和生成输出的解码器组成。应用包括机器翻译（如英语到西班牙语）、文本摘要和聊天机器人，这些场景中变长输入和输出很常见。

注释：Seq2Seq是深度学习中处理序列转换任务的经典架构

问题9：自回归模型和掩码模型在LLM训练中有何不同？

自回归模型（如GPT）基于先前标记顺序预测标记，在生成任务（如文本补全）中表现出色。掩码模型（如BERT）使用双向上下文预测掩码标记，使其非常适合理解任务（如分类）。它们的训练目标塑造了它们在生成与理解方面的优势。

注释：这是两种不同的语言模型训练范式，分别适用于生成和理解任务

问题10：什么是嵌入向量，它们在LLMs中如何初始化？

嵌入向量是在连续空间中表示标记的密集向量，捕获语义和句法属性。它们通常随机初始化或使用预训练模型（如GloVe），然后在训练过程中进行微调。例如，"dog"的嵌入向量可能会演化以反映其在宠物相关任务中的上下文，从而提高模型准确性。

注释：词嵌入是将离散符号转换为连续向量表示的关键技术

问题11：什么是下句预测，它如何增强LLMs？

下句预测(NSP)训练模型确定两个句子是否连续或无关。在预训练期间，BERT等模型学习对50%正例（连续）和50%负例（随机）句子对进行分类。NSP通过理解句子关系改善对话系统或文档摘要等任务的连贯性。

注释：NSP是BERT预训练的两个任务之一，帮助模型理解句子间的逻辑关系

问题12：top-k和top-p采样在文本生成中有何不同？

Top-k采样选择k个最可能的标记（如k=20）进行随机采样，确保受控的多样性。Top-p（核心）采样选择累积概率超过阈值p（如0.95）的标记，适应上下文。Top-p提供更多灵活性，在创意写作中产生多样而连贯的输出。

注释：这两种采样策略在控制生成文本的随机性和质量方面各有特点

问题13：为什么提示工程对LLM性能至关重要？

提示工程涉及设计输入以引出期望的LLM响应。清晰的提示，如"用100字总结这篇文章"，相比模糊指令能改善输出相关性。它在零样本或少样本设置中特别有效，使LLMs能够处理翻译或分类等任务而无需大量微调。

注释：提示工程是充分发挥LLM能力的关键技能，被称为"新时代的编程"

问题14：LLMs如何在微调过程中避免灾难性遗忘？

灾难性遗忘发生在微调时抹除先前知识。缓解策略包括：

• 重放(Rehearsal)：在训练中混合旧数据和新数据
• 弹性权重整合：优先考虑关键权重以保持知识
• 模块化架构：添加任务特定模块以避免覆盖

这些方法确保LLMs在各任务中保持多功能性。

注释：灾难性遗忘是深度学习中的经典问题，在大模型时代更需要重视

问题15：什么是模型蒸馏，它如何使LLMs受益？

模型蒸馏训练较小的"学生"模型模仿较大"教师"模型的输出，使用软概率而非硬标签。这减少了内存和计算需求，使得能在智能手机等设备上部署，同时保持接近教师的性能，非常适合实时应用。

注释：知识蒸馏是模型压缩的重要技术，在边缘计算中应用广泛

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