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RSS订阅原创 大模型算法面试题（二十）
综上所述，Transformer模型的Matrix Dimensions是3D的，这主要是为了适应序列处理、特征表示和多头注意力机制的需要。这种设计使得模型能够灵活地处理不同长度的序列，并在每个序列位置捕获丰富的特征和注意力模式。同时，批量大小的存在也提高了模型的训练效率和稳定性。
2024-08-02 21:57:12
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原创 大模型算法面试题（十九）
长度外推问题，在自然语言处理（NLP）领域，特别是涉及大型语言模型（LLMs）时，指的是模型在训练过程中基于较短的上下文窗口进行训练，但在实际应用中需要处理比训练时更长的文本序列的能力。由于LLMs（如GPT系列、Llama等）在训练时通常受限于固定的上下文长度（如512或1024个token），这些模型在处理超过其训练长度的文本时可能会遇到性能下降的问题。因此，长度外推成为了减少训练开销、同时放松Transformer上下文长度限制的重要研究方向。
2024-08-01 21:31:18
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原创 大模型算法面试题（十八）
参数高效微调（PEFT, Parameter Efficient Fine-Tuning）方法旨在通过调整模型中的少量参数来优化模型在特定任务上的性能，同时保持大部分预训练模型的参数不变。这种方法在处理大规模预训练模型时尤为重要，因为它可以显著降低计算资源的需求并加速训练过程。参数高效微调方法通过不同的策略来调整预训练模型中的少量参数，从而在保持模型性能的同时显著降低计算资源的需求。这些方法各有千秋，适用于不同的应用场景和任务需求。
2024-07-31 22:15:45
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原创 大模型算法面试题（十七）
综上所述，LoRA微调方法能够加速训练的原因主要包括其低秩自适应的特性（减少可训练参数、高效的参数更新）、参数高效的微调方式（减少计算复杂度、优化器状态管理）以及分布式计算和并行化技术的支持。这些因素共同作用，使得LoRA微调方法能够在保持模型性能的同时，显著提高训练效率。
2024-07-30 21:29:26
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原创 大模型算法面试题（十六）
LangChain Agent是LangChain框架中的一个核心概念，它代表了一个智能代理，用于处理复杂的、多步骤的任务和对话。定义：LangChain Agent是一个核心组件，它利用大语言模型（LLM）和推理引擎来执行一系列操作以完成任务。Agent可以看作是一个具有特定功能的智能合约的化身，在LangChain中扮演着关键角色。功能任务分解与执行：Agent能够将复杂的任务分解为多个子任务，并按顺序执行这些子任务。它管理任务的执行流程，确保任务的顺利完成。集成与扩展。
2024-07-29 21:00:00
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原创 大模型算法面试题（十五）
Prompt Tuning和Prefix Tuning在微调LLMs时的主要区别在于它们对模型进行参数调整的具体位置和方式。Prompt Tuning主要关注输入序列的修改，通过添加提示词来引导模型的行为；而Prefix Tuning则更具体地将可学习的前缀向量应用于模型的每一层输入或内部自回归过程的初始状态中，以影响模型的表示和生成行为。两者都是有效的微调方法，但各自适用于不同的任务和数据集特点。
2024-07-28 21:27:51
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原创 大模型算法面试题（十四）
灾难性遗忘是指在模型微调过程中，当模型在新任务上进行训练时，可能会忘记之前学习到的知识，导致在旧任务上的性能显著下降。这种现象常见于神经网络模型的迁移学习或连续学习场景中。综上所述，微调模型所需的显存大小取决于模型大小、批次大小、序列长度、优化算法以及硬件配置等多个因素。在进行微调之前，需要根据具体任务需求和硬件条件来评估显存需求，并采取相应的优化措施来确保模型的顺利训练。如果显存不足，可以考虑减小批次大小、序列长度或使用分布式训练等策略来解决显存不足的问题。
2024-07-27 23:26:57
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原创 大模型算法面试题（十三）
需要注意的是，随着技术的发展和研究的深入，预训练和微调的方法也在不断演进。综上所述，指令微调是一种在大模型基础上进行个性化调整和优化的有效方法，它不仅能够提升模型在特定任务上的性能，还能够控制模型行为、提高数据效率和训练效率，同时增强模型的可控性和用户满意度。例如，在自然语言处理（NLP）任务中，如果模型需要处理大量特定领域的文本数据，一个丰富而准确的词表能够显著提升模型的性能。多轮对话任务的模型微调是一个复杂但重要的过程，它旨在通过调整预训练模型的参数来优化模型在特定多轮对话任务上的表现。
2024-07-26 21:18:34
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原创 大模型算法面试题（十二）
综上所述，为了让领域模型在Continue PreTrain过程中学习到更多的知识，可以从增加数据多样性和数量、使用更复杂的模型架构、引入新的预训练任务、优化预训练策略以及引入外部知识等多个方面入手。需要注意的是，评测集的构建是一个迭代的过程。在领域模型的Continue PreTrain（持续预训练）过程中，数据选取是一个至关重要的步骤，它直接影响模型在特定领域上的性能和泛化能力。综上所述，缓解模型遗忘通用能力的方法多种多样，可以根据具体任务和模型的特点选择合适的方法。首先，需要明确评测集的目标和需求。
2024-07-25 21:22:59
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原创 大模型算法面试题（十一）
数据并行和模型并行各有其优缺点和适用场景。数据并行适用于数据量大、模型规模适中的情况，可以充分利用分布式系统的计算资源来加速训练过程。而模型并行则适用于模型规模极大、无法在单个计算节点上完整加载的情况，通过分割模型来降低内存需求并提高计算效率。在实际应用中，可以根据具体任务的需求和可用硬件资源来选择合适的并行策略，或者将两种策略结合使用以获得最佳性能。
2024-07-24 21:05:23
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原创 大模型算法面试题（十）
明确问题：首先确保你完全理解任务需求，比如是分类问题、回归问题还是其他。数据检查检查数据的规模和质量。验证是否存在类别不平衡问题，如果存在，需要进行相应处理（如过采样、欠采样或调整权重）。检查数据是否有缺失值或异常值，并进行适当处理。
2024-07-23 21:00:00
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原创 大模型算法面试题（九）
这些模型各有其独特的特点和优势，适用于不同的应用场景。GPT3和ChatGPT在文本生成和对话系统方面表现出色，而T5和LLaMA则因其通用性和可扩展性在多种NLP任务中均有应用。GLM/ChatGLM则专注于对话生成，为资源有限的应用场景提供了良好的解决方案。在选择模型时，需要根据具体任务的需求和可用资源来综合考虑。
2024-07-22 21:00:00
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原创 大模型算法面试题（八）
语义相似度是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，旨在评估两个文本在语义上的相似程度。SimCSE、SimBERT和Sentence-BERT（SBERT）是几种常用于处理语义相似度问题的模型。下面将分别介绍这三种模型的基本原理和应用方法。SimCSE、SimBERT和Sentence-BERT是三种不同的语义相似度模型，它们各自具有不同的特点和应用场景。SimCSE通过对比学习无监督地提升模型性能；SimBERT结合了文本生成和检索的能力；而SBERT则通过孪生网络结构高效地获取句子向量表示。
2024-07-21 21:00:00
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原创 大模型算法面试题（七）
Self-Attention（自注意力）Multi-Head Attention（多头注意力）Cross-Attention（交叉注意力）Causal Attention（因果注意力）这些注意力机制共同协作，使得Transformer模型在处理序列数据时能够捕捉到丰富的上下文信息，并在多种自然语言处理任务中表现出色。需要注意的是，虽然这些注意力机制在概念上有所区别，但在实际实现中它们可能会以组合的方式出现在Transformer模型的不同部分。损失函数设计。
2024-07-20 21:00:00
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原创 大模型算法面试题（六）
实现方式描述代表模型通过预定义的函数（如正弦和余弦函数）生成位置向量，不占用模型参数通过可学习的参数矩阵实现位置嵌入，这些参数在模型训练过程中会被更新BERT、NEZHA（基于BERT）需要注意的是，以上分类并不是绝对的，因为不同的模型可能会结合使用这两种方式或采用其他创新的位置嵌入方法。此外，随着深度学习技术的不断发展，新的Position Embedding实现方式也在不断涌现。
2024-07-19 21:00:00
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原创 大模型算法面试题（五）
由于上述计算涉及多个层级和复杂的结构，直接给出每一个结构的精确参数量可能不太现实。但是，我们可以估算出BERT-base模型的总参数量大约在110M左右（约1.15亿），这个数值是通过将上述各个部分的参数量相加得到的。需要注意的是，上述参数和计算方式是基于BERT-base模型的一般结构和常见设置，实际使用中可能会有所不同。此外，由于模型的不同实现和框架差异，具体的参数量也可能会有所变化。
2024-07-18 21:32:10
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原创 大模型算法面试题（四）
文本数据增强方法多种多样，可以从不同的层面和角度进行实施。在实际应用中，可以根据具体任务和数据集的特点选择合适的方法或组合多种方法以达到最佳效果。同时，随着NLP技术的不断发展，新的数据增强方法也在不断涌现，为文本处理任务提供了更多的可能性。LangChain由前Robust Intelligence的机器学习工程师Chase Harrison在2022年10月底推出，是一个封装了大量大语言模型(LLM)应用开发逻辑和工具集成的开源Python库。
2024-07-17 21:27:42
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原创 大模型算法面试题（三）
BERT的核心原理在于通过在大规模文本数据上进行预训练，来捕捉语言的深层双向表征。这种预训练使得BERT能够在各种NLP任务上通过微调（fine-tuning）快速适应并取得优异性能。遮蔽语言模型（Masked Language Model, MLM）：类似于完形填空任务，模型被训练来预测输入句子中被随机遮蔽的词。这一任务有助于模型学习语言中的词汇和语法结构。下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）：模型需要判断两个句子是否是连续的文本序列。
2024-07-16 20:59:53
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原创 大模型算法面试题（二）
LangChain是一个基于大语言模型（LLM）的框架，由Harrison Chase创建于2022年10月。它并不直接开发LLM，而是为各种LLM实现通用的接口，将相关的组件“链”在一起，从而简化LLM应用的开发过程。LangChain支持多种组件功能，如模型集成、提示工程、索引、记忆、链、代理等，为开发者提供了灵活且强大的工具来构建复杂的LLM应用。LangChain的核心架构是其链式架构，允许开发者将不同的组件（如模型、提示、索引、记忆等）组合成一个处理流程。
2024-07-15 21:38:16
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