大语言模型LLM |（三）20道面试题答案解析（LLMs、Transformers、RAG、CoT、知识图谱....）

问题1：链式法则如何应用于LLMs中的梯度下降？

链式法则计算复合函数的导数：

d/dx f(g(x)) = f'(g(x)) × g'(x)

在梯度下降中，它使反向传播能够逐层计算梯度，更新参数以在深度LLM架构中高效最小化损失。

注释：链式法则是反向传播算法的数学基础

问题2：transformers中的注意力分数如何计算？

注意力分数计算为：

Attention(Q, K, V) = softmax(QK^T / √dk) × V

缩放点积测量标记相关性，softmax归一化分数以关注关键标记，增强摘要等任务中的上下文感知生成。

注释：这是transformer中最核心的计算公式，定义了注意力机制的工作方式

问题3：Gemini如何优化多模态LLM训练？

Gemini通过以下方式提高效率：

• 统一架构：结合文本和图像处理以提高参数效率
• 高级注意力：改善跨模态学习稳定性
• 数据效率：使用自监督技术减少标记数据需求

这些特性使Gemini比GPT-4等模型更稳定和可扩展。

注释：Gemini代表了Google在多模态大模型领域的重要突破

问题4：存在哪些类型的基础模型？

基础模型包括：

• 语言模型：BERT、GPT-4用于文本任务
• 视觉模型：ResNet用于图像分类
• 图像生成模型：DALL-E用于图像内容创建
• 多模态模型：CLIP用于文本-图像任务

这些模型利用广泛的预训练来处理各种应用。

注释：基础模型是当前AI发展的重要趋势，强调通用能力和可迁移性

问题5：PEFT如何缓解灾难性遗忘？

参数高效微调(PEFT)仅更新参数的小子集，冻结其余部分以保持预训练知识。LoRA等技术确保LLMs适应新任务而不失去核心能力，在各领域保持性能。

注释：PEFT是大模型时代的重要技术，平衡了适应性和效率

问题6：检索增强生成(RAG)的步骤是什么？

RAG涉及：

1. 检索：使用查询嵌入获取相关文档
2. 排序：按相关性对文档排序
3. 生成：使用检索的上下文生成准确响应

RAG增强了问答等任务中的事实准确性。

注释：RAG是结合外部知识和生成能力的重要技术架构

问题7：专家混合(MoE)如何增强LLM可扩展性？

MoE使用门控函数为每个输入激活特定的专家子网络，减少计算负载。例如，每个查询可能只使用模型10%的参数，使十亿参数的模型能够高效运行同时保持高性能。

注释：MoE是扩展模型规模同时控制计算成本的有效方法

问题8：什么是思维链(CoT)提示，它如何帮助推理？

CoT提示引导LLMs逐步解决问题，模仿人类推理。例如，在数学问题中，它将计算分解为逻辑步骤，提高复杂任务（如逻辑推理或多步查询）的准确性和可解释性。

注释：CoT是提升LLM推理能力的重要提示技术

问题9：判别式AI和生成式AI有何不同？

判别式AI（如情感分类器）基于输入特征预测标签，建模条件概率。生成式AI（如GPT）通过建模联合概率创建新数据，适用于文本或图像生成等任务，提供创造性灵活性。

注释：这是AI领域的基本分类，对应不同的应用场景和技术路线

问题10：知识图谱集成如何改善LLMs？

知识图谱提供结构化的事实数据，通过以下方式增强LLMs：

• 减少幻觉：对照图谱验证事实
• 改善推理：利用实体关系
• 增强上下文：提供结构化上下文以获得更好响应

这对问答和实体识别很有价值。

注释：知识图谱是结构化知识的重要载体，与LLM结合可以提高准确性

问题11：什么是零样本学习，LLMs如何实现它？

零样本学习允许LLMs使用预训练的通用知识执行未训练的任务。例如，当提示"将此评论分类为正面或负面"时，LLM可以在没有任务特定数据的情况下推断情感，展现其多功能性。

注释：零样本学习展现了大模型的泛化能力，是其智能表现的重要体现

问题12：自适应Softmax如何优化LLMs？

自适应Softmax按频率对词汇分组，减少罕见词汇的计算。这降低了处理大词汇表的成本，加快了训练和推理速度同时保持准确性，特别是在资源有限的设置中。

注释：自适应Softmax是处理大词汇表的优化技术

问题13：transformers如何解决梯度消失问题？

Transformers通过以下方式缓解梯度消失：

• 自注意力：避免顺序依赖
• 残差连接：允许直接梯度流动
• 层归一化：稳定更新

这些确保了深度模型的有效训练，不像RNNs。

注释：这些设计是transformer能够训练深层网络的关键

问题14：什么是少样本学习，它有什么好处？

少样本学习使LLMs能够用最少的例子执行任务，利用预训练知识。好处包括减少数据需求、更快适应和成本效率，使其非常适合专门文本分类等小众任务。

注释：少样本学习是大模型实用化的重要能力

问题15：如何修复LLM生成偏见或错误输出？

解决偏见或错误输出：

1. 分析模式：识别数据或提示中的偏见源
2. 增强数据：使用平衡数据集和去偏技术
3. 微调：用策划数据或对抗方法重新训练

这些步骤改善公平性和准确性。

注释：AI伦理和安全是大模型部署中必须考虑的重要问题

问题16：transformers中的编码器和解码器有何不同？

编码器将输入序列处理为抽象表示，捕获上下文。解码器生成输出，使用编码器输出和先前标记。在翻译中，编码器理解源语言，解码器产生目标语言，实现有效的Seq2Seq任务。

注释：编码器-解码器架构是处理序列转换任务的经典设计

问题17：LLMs与传统统计语言模型有何不同？

LLMs使用transformer架构、大规模数据集和无监督预训练，不像依赖简单监督方法的统计模型（如N-gram）。LLMs处理长距离依赖、上下文嵌入和多样任务，但需要大量计算资源。

注释：这代表了语言模型从统计方法向深度学习方法的重大转变

问题18：什么是超参数，为什么它重要？

超参数是预设值，如学习率或批大小，控制模型训练。它们影响收敛和性能；例如，高学习率可能导致不稳定。调整超参数优化LLM效率和准确性。

注释：超参数调优是机器学习中的关键技能

问题19：什么定义了大语言模型(LLM)？

LLMs是在大量文本语料库上训练的AI系统，用于理解和生成类人语言。拥有数十亿参数，它们在翻译、摘要和问答等任务中表现出色，利用上下文学习实现广泛适用性。

注释：这是对LLM的基本定义，强调了规模和能力的特点

问题20：LLMs在部署中面临哪些挑战？

LLM挑战包括：

• 资源密集：高计算需求
• 偏见：传播训练数据偏见的风险
• 可解释性：复杂模型难以解释
• 隐私：潜在的数据安全问题

解决这些确保LLM的道德和有效使用。

注释：这些挑战是当前LLM技术发展和应用中需要持续关注的重点

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