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1. 目前主流的开源模型体系有哪些#xff1f; - Transformer体系#xff1a;由Google提出的Transformer模型及其变体#xff0c;如BERT、GPT等。 - PyTorch Lightning#xff1a;一个基于PyTorch的轻量级深度学习框架#xff0c;用于快速原型设计和实验…一、基础篇
1. 目前主流的开源模型体系有哪些 - Transformer体系由Google提出的Transformer模型及其变体如BERT、GPT等。 - PyTorch Lightning一个基于PyTorch的轻量级深度学习框架用于快速原型设计和实验。 - TensorFlow Model GardenTensorFlow官方提供的一系列预训练模型和模型架构。 - Hugging Face Transformers一个流行的开源库提供了大量预训练模型和工具用于NLP任务。
2. prefix LM 和 causal LM 区别是什么 - prefix LM前缀语言模型在输入序列的开头添加一个可学习的任务相关的前缀然后使用这个前缀和输入序列一起生成输出。这种方法可以引导模型生成适应特定任务的输出。 - causal LM因果语言模型也称为自回归语言模型它根据之前生成的 token 预测下一个 token。在生成文本时模型只能根据已经生成的部分生成后续部分不能访问未来的信息。
3. 涌现能力是啥原因 涌现能力Emergent Ability是指模型在训练过程中突然表现出的新的、之前未曾预料到的能力。这种现象通常发生在大型模型中原因是大型模型具有更高的表示能力和更多的参数可以更好地捕捉数据中的模式和关联。随着模型规模的增加它们能够自动学习到更复杂、更抽象的概念和规律从而展现出涌现能力。
4. 大模型LLM的架构介绍 大模型LLMLarge Language Models通常采用基于Transformer的架构。Transformer模型由多个编码器或解码器层组成每个层包含多头自注意力机制和前馈神经网络。这些层可以并行处理输入序列中的所有位置捕获长距离依赖关系。大模型通常具有数十亿甚至数千亿个参数可以处理大量的文本数据并在各种NLP任务中表现出色。
前馈神经网络Feedforward Neural Network是一种最基础的神经网络类型它的信息流动是单向的从输入层经过一个或多个隐藏层最终到达输出层。在前馈神经网络中神经元之间的连接不会形成闭环这意味着信号在前向传播过程中不会回溯。 前馈神经网络的基本组成单元是神经元每个神经元都会对输入信号进行加权求和然后通过一个激活函数产生输出。激活函数通常是非线性的它决定了神经元的输出是否应该被激活从而允许网络学习复杂和非线性的函数。 前馈神经网络在模式识别、函数逼近、分类、回归等多个领域都有应用。例如在图像识别任务中网络的输入层节点可能对应于图像的像素值而输出层节点可能代表不同类别的概率分布。 训练前馈神经网络通常涉及反向传播Backpropagation算法这是一种有效的学习算法通过计算输出层的误差并将这些误差信号沿网络反向传播以调整连接权重。通过多次迭代这个过程网络可以逐渐学习如何减少输出误差从而实现对输入数据的正确分类或回归。 在设计和训练前馈神经网络时需要考虑多个因素包括网络的层数、每层的神经元数目、激活函数的选择、学习速率、正则化策略等这些都对网络的性能有重要影响。
5. 你比较关注哪些主流的开源大模型 - GPT系列由OpenAI开发的生成式预训练模型如GPT-3。 - BERT系列由Google开发的转换式预训练模型如BERT、RoBERTa等。 - T5系列由Google开发的基于Transformer的编码器-解码器模型如T5、mT5等。
6. 目前大模型模型结构都有哪些 - Transformer基于自注意力机制的模型包括编码器、解码器和编码器-解码器结构。 - GPT系列基于自注意力机制的生成式预训练模型采用解码器结构。 - BERT系列基于自注意力机制的转换式预训练模型采用编码器结构。 - T5系列基于Transformer的编码器-解码器模型。
7. prefix LM 和 causal LM、encoder-decoder 区别及各自有什么优缺点 - prefix LM通过在输入序列前添加可学习的任务相关前缀引导模型生成适应特定任务的输出。优点是可以减少对预训练模型参数的修改降低过拟合风险缺点是可能受到前缀表示长度的限制无法充分捕捉任务相关的信息。 - causal LM根据之前生成的 token 预测下一个 token可以生成连贯的文本。优点是可以生成灵活的文本适应各种生成任务缺点是无法访问未来的信息可能生成不一致或有误的内容。 - encoder-decoder由编码器和解码器组成编码器将输入序列编码为固定长度的向量解码器根据编码器的输出生成输出序列。优点是可以处理输入和输出序列不同长度的任务如机器翻译缺点是模型结构较为复杂训练和推理计算量较大。
8. 模型幻觉是什么业内解决方案是什么 模型幻觉是指模型在生成文本时产生的不准确、无关或虚构的信息。这通常发生在模型在缺乏足够信息的情况下进行推理或生成时。业内的解决方案包括 - 使用更多的数据和更高质量的训练数据来提高模型的泛化和准确性。 - 引入外部知识源如知识库或事实检查工具以提供额外的信息和支持。 - 强化模型的推理能力和逻辑推理使其能够更好地处理复杂问题和避免幻觉。
9. 大模型的Tokenizer的实现方法及原理 大模型的Tokenizer通常使用字节对编码Byte-Pair EncodingBPE算法。BPE算法通过迭代地将最频繁出现的字节对合并成新的符号来构建一个词汇表。在训练过程中模型会学习这些符号的嵌入表示。Tokenizer将输入文本分割成符号序列然后将其转换为模型可以处理的数字表示。这种方法可以有效地处理大量文本数据并减少词汇表的规模。
10. ChatGLM3 的词表实现方法 ChatGLM3使用了一种改进的词表实现方法。它首先使用字节对编码BPE算法构建一个基本的词表然后在训练过程中通过不断更新词表来引入新的词汇。具体来说ChatGLM3在训练过程中会根据输入数据动态地合并出现频率较高的字节对从而形成新的词汇。这样可以有效地处理大量文本数据并减少词汇表的规模。同时ChatGLM3还使用了一种特殊的词表分割方法将词表分为多个片段并在训练过程中逐步更新这些片段以提高模型的泛化能力和适应性。
11. GPT3、LLAMA、ChatGLM 的Layer Normalization 的区别是什么各自的优缺点是什么 - GPT3采用了Post-Layer Normalization后标准化的结构即先进行自注意力或前馈神经网络的计算然后进行Layer Normalization。这种结构有助于稳定训练过程提高模型性能。 - LLAMA采用了Pre-Layer Normalization前标准化的结构即先进行Layer Normalization然后进行自注意力或前馈神经网络的计算。这种结构有助于提高模型的泛化能力和鲁棒性。 - ChatGLM采用了Post-Layer Normalization的结构类似于GPT3。这种结构可以提高模型的性能和稳定性。
12. 大模型常用的激活函数有哪些 - ReLURectified Linear Unit一种简单的激活函数可以解决梯度消失问题加快训练速度。 - GeLUGaussian Error Linear Unit一种改进的ReLU函数可以提供更好的性能和泛化能力。 - Swish一种自门控激活函数可以提供非线性变换并具有平滑和非单调的特性。
13. Multi-query Attention 与 Grouped-query Attention 是否了解区别是什么 Multi-query Attention和Grouped-query Attention是两种不同的注意力机制变种用于改进和扩展传统的自注意力机制。 - Multi-query Attention在Multi-query Attention中每个查询可以与多个键值对进行交互从而捕捉更多的上下文信息。这种机制可以提高模型的表达能力和性能特别是在处理长序列或复杂关系时。 - Grouped-query Attention在Grouped-query Attention中查询被分成多个组每个组内的查询与对应的键值对进行交互。这种机制可以减少计算复杂度提高效率同时仍然保持较好的性能。
14. 多模态大模型是否有接触落地案例 多模态大模型是指可以处理和理解多种模态数据如文本、图像、声音等的模型。落地案例例如 - OpenAI的DALL-E和GPT-3DALL-E是一个可以生成图像的模型而GPT-3可以处理和理解文本。两者结合可以实现基于文本描述生成图像的功能。 - Google的Multimodal Transformer这是一个可以同时处理文本和图像的模型用于各种多模态任务如图像字幕生成、视觉问答等。
二、大模型LLMs进阶
1. llama 输入句子长度理论上可以无限长吗 LLaMALarge Language Model Adaptation模型的输入句子长度受到硬件资源和模型设计的限制。理论上如果硬件资源足够模型可以处理非常长的输入句子。然而实际上由于内存和处理能力的限制输入句子长度通常是有限制的。在实际应用中开发者会根据具体需求和硬件配置来确定合适的输入句子长度。
2. 什么是 LLMs 复读机问题 LLMs 复读机问题是指在某些情况下大型语言模型在生成文本时会重复之前已经生成的内容导致生成的文本缺乏多样性和创造性。
3. 为什么会出现 LLMs 复读机问题 LLMs 复读机问题可能由多种因素引起包括模型训练数据中的重复模式、模型在处理长序列时的注意力机制失效、或者模型在生成文本时对过去信息的过度依赖等。
4. 如何缓解 LLMs 复读机问题 - 数据增强通过增加训练数据的多样性和复杂性减少重复模式的出现。 - 模型改进改进模型的结构和注意力机制使其更好地处理长序列和避免过度依赖过去信息。 - 生成策略在生成文本时采用多样化的策略如抽样生成或引入随机性以增加生成文本的多样性。
5. LLMs 复读机问题
6. llama 系列问题
7. 什么情况用Bert模型什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型 BERT 模型通常用于需要理解文本深层语义的任务如文本分类、命名实体识别等。LLaMA 和 ChatGLM 类大模型则适用于需要生成文本或进行更复杂语言理解的任务如对话系统、文本生成等。选择哪种模型取决于任务的需求和可用资源。
8. 各个专业领域是否需要各自的大模型来服务 不同的专业领域需要特定的大模型来更好地服务。专业领域的大模型可以针对特定领域的语言和知识进行优化提供更准确和相关的回答和生成文本。
9. 如何让大模型处理更长的文本 - 使用模型架构如Transformer它可以有效地处理长序列。 - 使用内存机制如外部记忆或缓存来存储和检索长文本中的信息。 - 使用分块方法将长文本分割成更小的部分然后分别处理这些部分。
10. 大模型参数微调、训练、推理
11. 如果想要在某个模型基础上做全参数微调究竟需要多少显存 全参数微调Full Fine-Tuning通常需要大量的显存因为这种方法涉及到更新模型的所有参数。显存的需求取决于模型的规模、批量大小、以及使用的硬件。例如对于大型模型如GPT-3可能需要多个GPU甚至TPU来分配显存每个GPU或TPU可能需要几十GB的显存。在实际操作中需要进行试错法来确定合适的批量大小和硬件配置。
12. 为什么SFT之后感觉LLM傻了? 指令微调SFTSupervised Fine-Tuning之后感觉LLM“傻了”可能是因为微调过程中出现了一些问题例如过拟合、数据质量不佳、或者微调的强度不够。过拟合可能导致模型在训练数据上表现良好但在未见过的数据上表现不佳。数据质量不佳可能导致模型学到了错误的模式或偏见。微调强度不够可能导致模型没有充分适应新的任务。
13. SFT 指令微调数据如何构建? - 收集或生成与特定任务相关的指令和数据对其中指令是描述任务或要求的文本数据是对应的输入输出示例。 - 清洗和预处理数据以确保数据的质量和一致性。 - 根据任务需求对数据进行增强如使用数据增强技术生成更多的训练样本。 - 将数据格式化为模型训练所需的格式例如对于语言模型通常需要将文本转化为模型可以理解的数字编码。
14. 领域模型Continue PreTrain数据选取 领域模型继续预训练Continue Pre-Training的数据选取应该基于领域内的文本特点和应用需求。通常需要选取大量、高质量、多样化的领域文本数据。数据可以来自专业文献、行业报告、在线论坛、新闻文章等。数据选取时应该注意避免偏见和不平衡确保数据能够全面地代表领域内的知识和语言使用。
15. 领域数据训练后通用能力往往会有所下降如何缓解模型遗忘通用能力 - 多任务学习在训练过程中同时包含领域内和通用的任务使模型能够同时学习领域特定的和通用的知识。 - 控制微调强度通过调整微调的学习率或训练轮数来控制模型对领域数据的适应程度。 - 定期回炉在领域数据训练后定期使用通用数据进行回炉训练以保持模型的通用能力。
16. 领域模型Continue PreTrain 如何让模型在预训练过程中就学习到更多的知识 - 数据增强使用数据增强技术如回译、掩码语言模型等来生成更多的训练样本。 - 知识注入将领域特定的知识以文本、结构化数据或知识图谱的形式注入到预训练过程中。 - 多模态学习如果适用可以使用多模态数据如文本和图像进行预训练以丰富模型的知识表示。
17. 进行SFT操作的时候基座模型选用Chat还是Base? 在进行指令微调SFT操作时选择基座模型Chat或Base取决于具体任务的需求和模型的性能。通常如果任务需要生成对话或交互式响应可以选择对话优化的模型Chat。如果任务更注重理解和生成文本的能力可以选择基础模型Base。在实际应用中可能需要根据实验结果和模型性能来选择最合适的基座模型。
18. 领域模型微调 指令数据输入格式要求 领域模型微调的指令和数据输入格式要求取决于所使用的模型和框架。一般来说指令应该是清晰、具体的能够指导模型完成特定的任务。数据输入格式通常需要与模型的输入接口相匹配例如对于文本模型数据通常需要是字符串格式并且可能需要经过特定的预处理如分词、编码等。
19. 领域模型微调 领域评测集构建 构建领域模型微调的领域评测集时应该确保评测集能够全面、准确地反映领域内的任务需求和性能指标。通常需要从领域内的真实数据中收集或生成评测样本并确保样本的多样性和代表性。此外可以根据任务需求设计定制的评价指标以评估模型在领域内的性能。
20. 领域模型词表扩增是不是有必要的 领域模型词表扩增通常是有必要的尤其是当领域内有大量的专业术语或特定词汇时。词表扩增可以帮助模型更好地理解和生成领域内的文本提高模型的领域适应性。然而词表扩增也需要谨慎进行以避免引入过多的噪音或不相关的词汇。
21. 如何训练自己的大模型 - 选择合适的预训练目标和任务确定模型将学习哪些通用的语言知识以及针对哪些特定任务进行优化。 - 收集和准备数据收集大量、多样化的数据包括通用数据和特定领域的数据进行清洗和预处理。 - 选择模型架构选择一个适合的模型架构如Transformer并确定模型的规模和层数。 - 定义训练流程设置训练参数如学习率、批量大小、训练轮数等并选择合适的优化器和损失函数。 - 训练模型使用准备好的数据和训练流程开始训练模型监控训练过程中的性能和资源使用。 - 评估和调优在训练过程中定期评估模型的性能并根据需要调整训练参数和模型架构。 - 微调和优化在模型达到一定的性能后进行微调以适应特定的应用场景和任务需求。
22. 训练中文大模型有啥经验 - 使用大量高质量的中文数据包括文本、对话、新闻、社交媒体帖子等。 - 考虑语言的特点如词序、语法结构、多义性等并设计相应的预训练任务。 - 使用适合中文的语言模型架构如BERT或GPT并进行适当的调整以优化性能。 - 考虑中文的特殊字符和标点确保模型能够正确处理这些字符。 - 进行多任务学习同时训练多个相关任务以提高模型的泛化能力。
23. 指令微调的好处 - 提高模型在特定任务上的性能使其能够更好地理解和执行指令。 - 通过指令和示例数据的结合使模型能够学习到更具体、更实用的知识。 - 减少了模型对大规模标注数据的依赖通过少量的指令和示例数据就能进行有效的微调。 - 可以通过不同的指令和示例数据组合快速适应不同的任务和应用场景。
24. 预训练和微调哪个阶段注入知识的 在预训练阶段模型通过大量的无监督数据学习通用的语言知识和模式。在微调阶段模型通过与特定任务相关的监督数据学习特定领域的知识和任务特定的模式。因此知识注入主要发生在微调阶段。
25. 想让模型学习某个领域或行业的知识是应该预训练还是应该微调 为了让模型学习某个领域或行业的知识通常建议先进行预训练以学习通用的语言知识和模式。预训练可以帮助模型建立强大的语言表示并提高模型的泛化能力。然后可以通过微调来注入特定领域或行业的知识使模型能够更好地适应特定的任务和应用场景。
26. 多轮对话任务如何微调模型 - 收集多轮对话数据包括用户查询、系统回复、以及可能的中间交互。 - 对数据进行预处理如分词、编码等使其适合模型输入格式。 - 设计多轮对话的微调目标如序列到序列学习、生成式对话等。 - 微调模型使其能够生成连贯、自然的对话回复并考虑到对话上下文和用户意图。
27. 微调后的模型出现能力劣化灾难性遗忘是怎么回事 微调后的模型出现能力劣化灾难性遗忘可能是因为模型在微调过程中学习到了过多的特定任务的知识而忽略了通用的语言知识。这可能导致模型在训练数据上表现良好但在未见过的数据上表现不佳。为了解决这个问题可以采取一些措施如多任务学习、控制微调强度、定期使用通用数据进行回炉训练等。
28. 微调模型需要多大显存 微调模型需要的显存取决于模型的规模、任务复杂度、数据量等因素。一般来说微调模型需要的显存通常比预训练模型少因为微调涉及到更新的参数较少。然而具体需要的显存仍然需要根据实际情况进行评估和调整。
29. 大模型LLM进行SFT操作的时候在学习什么 - 特定领域的语言模式和知识包括专业术语、行业特定用语等。 - 针对特定任务的生成策略和响应模式。 - 对话上下文中的连贯性和逻辑性对于多轮对话任务尤其重要。 - 指令理解和执行能力使模型能够更准确地理解和执行用户的指令。
30. 预训练和SFT操作有什么不同 预训练和SFT操作的主要区别在于目标和数据集。预训练通常是在大规模的无标签数据集上进行的目的是让模型学习到通用的语言表示和模式。这个过程不需要人工标注数据而是通过模型自己从数据中学习。SFT则是在有标签的数据集上进行的目的是让模型适应特定的任务或领域。这个过程需要人工标注数据以确保模型能够学习到正确的任务特定的模式和知识。
31. 样本量规模增大训练出现OOM错怎么解决 当样本量规模增大时训练出现OOMOut of Memory错误可能是由于显存不足导致的。为了解决这个问题可以尝试以下方法 - 增加训练设备的显存如使用更高性能的GPU或增加GPU数量。 - 调整批量大小减少每次训练时处理的样本数量。 - 使用模型并行或数据并行技术将模型或数据分片到多个设备上进行训练。 - 使用动态批处理根据可用显存动态调整批量大小。
32. 大模型LLM进行SFT 如何对样本进行优化 - 数据增强通过对原始数据进行转换如文本回译、添加噪声等生成更多的训练样本。 - 样本选择选择与特定任务最相关的样本进行训练以提高训练效率和性能。 - 样本权重根据样本的难易程度或重要性为样本分配不同的权重以优化训练过程。 - 平衡采样在训练过程中确保每个类别或子任务都有足够的样本被训练到。
33. 模型参数迭代实验步骤 模型参数迭代实验是指在训练过程中对模型的参数进行迭代调整和优化以提高模型的性能。这通常涉及以下步骤 - 选择一组初始参数。 - 在训练过程中定期评估模型的性能。 - 根据评估结果调整模型的参数如学习率、批量大小、正则化参数等。 - 重复评估和调整参数直到模型的性能达到预期的目标。
34. 为什么需要进行参选微调参数微调的原因有哪些 参数微调是指只对模型的一部分参数进行更新以适应特定的任务或领域。进行参数微调的原因包括 - 提高计算效率参数微调通常比全量微调需要更少的计算资源因为只有部分参数需要更新。 - 减少过拟合风险只更新与特定任务相关的参数可以减少模型对训练数据的过度依赖降低过拟合的风险。 - 提高泛化能力参数微调可以使模型在保持通用语言能力的同时适应特定的任务需求。
35. 模型参数微调的方式有那些你最常用哪些方法 - 权重共享在模型中将部分参数设置为共享这些参数同时用于多个任务或领域。 - 参数掩码在模型中将部分参数设置为不可训练这些参数保持预训练时的值不变。 - 参数分解将大型的参数矩阵分解为多个小型矩阵只更新其中的部分矩阵。 - 参数共享微调在模型中将部分参数设置为共享这些参数用于多个相关任务。
36. prompt tuning 和 prefix tuning 在微调上的区别是什么 Prompt Tuning和Prefix Tuning都是参数高效的微调方法它们通过在模型输入中添加特定的提示或前缀来引导模型生成适应特定任务的输出。区别在于 - Prompt Tuning在输入序列的末尾添加可学习的提示提示可以是几个单词或短语用于指导模型生成特定的输出。 - Prefix Tuning在输入序列的开头添加可学习的连续前缀表示前缀表示包含了任务特定的信息用于引导模型生成适应特定任务的输出。
37. LLaMA-adapter 如何实现稳定训练 LLaMA-adapter 是一种参数高效的微调方法它通过在预训练模型的每个Transformer层中添加小型适配器模块来实现特定任务的适应。为了实现稳定训练可以采取以下措施 - 适配器初始化使用预训练模型的参数作为适配器模块的初始化以保持模型的稳定性。 - 适配器正则化使用正则化技术如权重衰减或dropout来减少适配器模块的过拟合风险。 - 逐步学习逐步调整适配器模块的参数避免参数更新的幅度过大。 - 适配器优化选择合适的优化器和训练策略如使用较小的学习率、较长的训练周期等以实现稳定的训练过程。
38. LoRA 原理与使用技巧有那些 LoRALow-Rank Adaptation是一种参数高效的微调方法它通过引入低秩分解来减少需要更新的参数数量。LoRA的工作原理是将预训练模型的注意力矩阵或前馈网络矩阵分解为两个低秩矩阵的乘积其中这两个低秩矩阵被视为可学习的任务特定参数。 使用LoRA的技巧包括 - 适配器初始化使用预训练模型的参数作为LoRA适配器模块的初始化以保持模型的稳定性。 - 低秩分解选择合适的低秩分解方法如奇异值分解SVD或随机矩阵分解以实现低秩分解。 - 逐步学习逐步调整LoRA适配器模块的参数避免参数更新的幅度过大。 - 适配器正则化使用正则化技术如权重衰减或dropout来减少LoRA适配器模块的过拟合风险。
39. LoRA 微调优点是什么 - 参数高效LoRA只更新少量的低秩矩阵相比全量微调可以显著减少需要更新的参数数量。 - 计算效率由于只更新少量的低秩矩阵LoRA可以减少计算资源的需求提高训练和推理的效率。 - 模型稳定性LoRA适配器模块可以保持预训练模型的稳定性减少过拟合风险。 - 性能提升LoRA微调可以在不牺牲太多性能的情况下实现参数高效的微调。
40. AdaLoRA 的思路是怎么样的 AdaLoRA是一种自适应的LoRA方法它可以根据任务的需求和模型的性能动态调整LoRA适配器模块的参数。AdaLoRA的思路是 - 初始化LoRA适配器模块的参数使用预训练模型的参数作为初始化。 - 在训练过程中根据模型的性能和任务需求动态调整LoRA适配器模块的参数。 - 通过调整LoRA适配器模块的参数使模型能够更好地适应特定的任务需求。
41. LoRA 权重合入chatglm模型的方法 - 在chatGLM模型的每个Transformer层中添加LoRA适配器模块。 - 使用预训练模型的参数作为LoRA适配器模块的初始化。 - 在训练过程中更新LoRA适配器模块的参数以适应特定的任务需求。 - 保持预训练模型的参数不变避免对预训练模型产生负面影响。
42. P-tuning 讲一下与 P-tuning v2 区别在哪里优点与缺点 P-tuning是一种参数高效的微调方法它通过在模型输入中添加可学习的连续前缀来引导模型生成适应特定任务的输出。P-tuning v2是P-tuning的改进版本它使用了更多的连续前缀表示来引导模型生成适应特定任务的输出。 P-tuning与P-tuning v2的区别在于 - P-tuning在输入序列的开头添加一个可学习的连续前缀前缀的长度较短。 - P-tuning v2在输入序列的开头添加多个可学习的连续前缀前缀的长度较长。 P-tuning的优点是参数高效计算资源需求较低可以快速实现模型微调。P-tuning的缺点是可能受到前缀表示长度的限制无法充分捕捉任务相关的信息。P-tuning v2通过使用更多的连续前缀可以更充分地捕捉任务相关的信息但可能需要更多的计算资源来更新多个前缀的参数。
43. 为什么SFT之后感觉LLM傻了? SFTSupervised Fine-Tuning之后感觉LLMLarge Language Model傻了可能是因为微调过程中出现了以下问题 - 过拟合模型可能过度适应训练数据导致在新数据上的泛化能力下降。 - 数据质量如果训练数据质量不高模型可能学到了错误的模式或偏见。 - 微调强度微调的强度可能不够导致模型没有充分适应新的任务。在这种情况下模型可能没有学习到足够的特定领域的知识因此在执行相关任务时表现不佳。
44. 垂直领域数据训练后通用能力往往会有所下降如何缓解模型遗忘通用能力 - 多任务学习在训练过程中同时包含通用任务和领域特定任务使模型能够同时学习通用和特定领域的知识。 - 控制微调强度通过调整学习率、正则化参数等控制模型对领域数据的适应程度。 - 定期回炉在领域数据训练后定期使用通用数据进行回炉训练以保持模型的通用能力。 - 知识蒸馏使用一个预训练的通用模型来指导领域模型帮助模型保持通用知识。
45. 进行SFT操作的时候基座模型选用Chat还是Base? 在进行SFTSupervised Fine-Tuning操作时选择基座模型Chat或Base取决于具体任务的需求和模型的性能。通常如果任务需要生成对话或交互式响应可以选择对话优化的模型Chat。如果任务更注重理解和生成文本的能力可以选择基础模型Base。在实际应用中可能需要根据实验结果和模型性能来选择最合适的基座模型。
46. 领域模型词表扩增是不是有必要的 领域模型词表扩增通常是有必要的尤其是当领域内有大量的专业术语或特定词汇时。词表扩增可以帮助模型更好地理解和生成领域内的文本提高模型的领域适应性。然而词表扩增也需要谨慎进行以避免引入过多的噪音或不相关的词汇。
47. 训练中文大模型的经验和方法 - 使用大量高质量的中文数据包括文本、对话、新闻、社交媒体帖子等。 - 考虑语言的特点如词序、语法结构、多义性等并设计相应的预训练任务。 - 使用适合中文的语言模型架构如BERT或GPT并进行适当的调整以优化性能。 - 考虑中文的特殊字符和标点确保模型能够正确处理这些字符。 - 进行多任务学习同时训练多个相关任务以提高模型的泛化能力。
48. 模型微调用的什么模型模型参数是多少微调模型需要多大显存 模型微调使用的模型和模型参数取决于具体任务的需求和可用资源。模型可以是任何预训练的语言模型如BERT、GPT、LLaMA等参数数量可以从几千万到数十亿不等。微调模型需要的显存取决于模型的规模、任务复杂度、数据量等因素。一般来说微调模型需要的显存通常比预训练模型少因为微调涉及到更新的参数较少。然而具体需要的显存仍然需要根据实际情况进行评估和调整。
49. 预训练和SFT操作有什么不同 预训练和SFT操作的主要区别在于目标和数据集。预训练通常是在大规模的无标签数据集上进行的目的是让模型学习到通用的语言表示和模式。这个过程不需要人工标注数据而是通过模型自己从数据中学习。SFT则是在有标签的数据集上进行的目的是让模型适应特定的任务或领域。这个过程需要人工标注数据以确保模型能够学习到正确的任务特定的模式和知识。
50. 训练一个通用大模型的流程有那些 - 数据收集收集大量的、多样化的、无标签的文本数据。 - 数据预处理对收集的数据进行清洗、分词、编码等预处理步骤。 - 模型设计选择合适的模型架构如Transformer并确定模型的规模和层数。 - 预训练目标设计预训练任务如语言建模、掩码语言模型、句子对齐等。 - 训练模型使用预训练数据集和预训练目标开始训练模型。 - 评估性能在预训练过程中定期评估模型的性能并根据需要调整训练参数。 - 微调和优化在预训练完成后使用有标签的数据集进行微调以适应特定的任务或领域。
51. DDO 与 DPO 的区别是什么 DDODual Data Objectives和DPODual Prompt Objectives是两种不同的训练策略用于提高大型语言模型的性能。 - DDO在训练过程中同时优化两个数据集的目标一个是通用数据集另一个是特定领域数据集。这样可以让模型同时学习通用知识和特定领域的知识提高模型的泛化能力和领域适应性。 - DPO在训练过程中同时使用两个提示prompt一个是通用提示另一个是特定领域提示。这样可以让模型在执行任务时同时利用通用知识和特定领域的知识提高模型在特定任务上的性能。
52. 是否接触过 embeding 模型的微调方法 嵌入模型微调通常涉及调整模型中的嵌入层以适应特定的任务或领域。这可能包括 - 初始化使用特定领域的数据来初始化嵌入层以便更好地捕捉领域特定的信息。 - 调整通过训练或优化嵌入层的参数使其能够适应特定任务或领域的需求。 - 知识注入将领域特定的知识以向量的形式注入到嵌入层中以增强模型对领域知识的理解和应用。
53. 有哪些省内存的大语言模型训练/微调/推理方法 - 模型剪枝通过移除模型中的冗余结构和参数减少模型的内存占用。 - 知识蒸馏使用一个大型教师模型来指导一个小型学生模型使学生模型能够学习到教师模型的知识同时减少内存占用。 - 量化将模型的权重和激活从浮点数转换为低精度整数减少模型的内存占用和计算需求。 - 模型并行将大型模型分割到多个设备上进行训练和推理减少单个设备的内存需求。 - 数据并行将训练数据分割到多个设备上每个设备训练模型的一个副本减少单个设备的内存需求。 - 动态批处理根据可用内存动态调整批量大小以适应内存限制。
54. 大模型LLMs评测有那些方法如何衡量大模型的效果 大模型LLMs的评测方法通常包括 - 准确性评估模型在特定任务上的预测准确性。 - 泛化能力评估模型在未见过的数据上的表现。 - 计算效率评估模型训练和推理的速度和资源需求。 - 安全性评估模型在对抗性输入下的稳定性和鲁棒性。 - 多样性和创造性评估模型生成文本的多样性和创造性。 - 人类评估通过人工评估来衡量模型的性能特别是在对话和生成任务中。 衡量大模型效果的方法包括 - 自动评估指标使用如BLEU、ROUGE、METEOR等自动评估指标来衡量模型的语言生成和理解能力。 - 任务特定的指标使用任务特定的指标来衡量模型在特定任务上的性能如准确率、F1分数等。 - 用户反馈收集用户对模型生成内容的反馈以评估模型的实际应用效果。
55. 如何解决三个阶段的训练SFT-RM-PPO过程较长更新迭代较慢问题 - 减少训练数据量如果训练数据量过大可以考虑减少数据量以加快训练速度。 - 优化训练流程优化训练流程如使用更高效的训练算法、调整训练参数等以加快训练速度。 - 并行训练使用多GPU或多服务器并行训练模型以加快训练速度。 - 提前停止在训练过程中如果模型性能不再提高可以提前停止训练以节省时间。 - 知识蒸馏使用一个大型教师模型来指导一个小型学生模型使学生模型能够快速学习到教师模型的知识。
56. 模型训练的数据集问题一般数据集哪里找 - 公开数据集许多研究机构和组织会发布公开数据集如IMDb、Wikipedia、Common Crawl等。 - 特定领域数据集针对特定领域的数据集如医疗、金融、法律等通常需要从相关的专业文献、报告、论坛等渠道获取。 - 合成数据通过自动化或半自动化方法生成数据如文本合成、数据增强等。 - 用户生成数据通过众包、调查、游戏等方式收集用户生成的数据。 - 商业数据从商业公司或服务中获取数据通常需要遵守相关的数据使用协议和隐私政策。
57. 为什么需要进行模型量化及原理 模型量化是将模型中的权重和激活从高精度浮点数转换为低精度整数如INT8、INT4、FP16等的过程目的是减少模型的大小、提高计算效率并降低内存需求。模型量化的原理在于低精度数值格式可以提供足够的精度来保持模型性能同时显著减少数值的位数从而减少存储和计算资源的使用。
58. 大模型词表扩充的方法及工具 大模型词表扩充的方法包括 - 新增词汇手动添加领域特定的术语和词汇到词表中。 - 数据驱动通过分析大量文本数据自动识别和添加高频出现的词汇。 - 词汇映射将特定领域的词汇映射到现有的词表中或者创建新的词汇条目。 工具方面一些流行的词表管理工具和库包括 - Hugging Face Transformers提供了一个预训练模型和词表管理的接口。 - SentencePiece一个用于构建词汇表的工具支持BPE和其他子词分割方法。 - Moses一个开源的自然语言处理工具包括用于词表构建和分词的工具。
59. 大模型应用框架及其功能 大模型应用框架提供了一组工具和库用于构建、训练和部署大型语言模型。这些框架通常包括以下功能 - 模型加载和保存支持加载预训练模型和保存微调后的模型。 - 数据处理提供数据预处理、分词、编码等工具。 - 模型训练支持模型训练、评估和调试。 - 模型部署支持将模型部署到不同的环境和平台如服务器、移动设备等。 - API接口提供模型预测的API接口方便集成到其他应用中。 一些流行的大模型应用框架包括 - Hugging Face Transformers一个流行的NLP研究工具提供了大量预训练模型和工具。 - PyTorch一个开源的深度学习框架支持大型语言模型的训练和部署。 - TensorFlow另一个流行的深度学习框架也支持大型语言模型的训练和部署。
60. 搭建大模型应用遇到过那些问题如何解决的 搭建大模型应用时可能会遇到以下问题 - 资源限制计算资源不足如显存不足、计算时间受限等。 - 模型稳定性模型在训练或部署过程中出现不稳定的行为。 - 数据质量训练数据质量不高导致模型性能不佳。 - 模型部署将模型部署到生产环境中的技术挑战。 解决这些问题的方法可能包括 - 资源优化使用更高效的训练算法、调整训练参数、使用模型并行或数据并行技术。 - 模型调试使用调试工具和技术来分析模型行为找出问题的根源。 - 数据处理进行数据清洗、增强和预处理以提高数据质量。 - 部署策略选择合适的部署策略如使用模型压缩技术、优化模型结构等。
61. 如何提升大模型的检索效果 - 优化索引使用更高效的索引结构如倒排索引、BM25等。 - 特征工程提取和利用有效的特征如文本向量、词频等。 - 模型选择选择合适的检索模型如基于向量的相似度计算、基于排序的模型等。 - 训练策略使用训练策略如多任务学习、知识蒸馏等来提高模型的性能。 - 评估指标使用更准确的评估指标如MAP、NDCG等来衡量检索效果。
62. 是否了解上下文压缩方法 上下文压缩是一种减少模型参数数量和计算复杂度的技术同时尽量保持模型的性能。这种方法通常涉及 - 模型剪枝移除模型中的冗余结构和参数。 - 知识蒸馏使用一个大型教师模型来指导一个小型学生模型使学生模型能够学习到教师模型的知识。 - 权重共享在模型中将部分参数设置为共享这些参数同时用于多个任务或领域。 - 低秩分解将大型参数矩阵分解为多个小型矩阵只更新其中的部分矩阵。
63. 如何实现窗口上下文检索 窗口上下文检索是一种在给定文本片段的上下文中检索相关信息的方法。实现窗口上下文检索通常涉及以下步骤 - 文本分块将长文本分割成多个较小的文本块这些文本块被称为窗口。 - 索引构建为每个文本块构建索引以便快速检索相关信息。 - 查询处理将查询文本与索引中的文本块进行匹配找到与查询最相关的文本块。 - 上下文检索在找到的相关文本块中检索与查询相关的信息。这可能涉及到计算文本块与查询的相似度并根据相似度排序文本块。 - 结果生成根据检索结果生成答案或摘要。
64. 开源的 RAG 框架有哪些你比较了解 RAGRetrieval-Augmented Generation是一种结合了检索和生成的框架用于提高大型语言模型生成文本的质量和相关性。开源的RAG框架包括 - Hugging Faces RAG一个结合了检索增强生成的开源框架支持多种任务如文本生成、摘要等。 - Googles Retrieval-Augmented GeneratorRAGTensorFlow实现一个基于TensorFlow的RAG实现用于支持大规模的文本生成任务。 - Microsofts RAG一个结合了检索和生成的框架用于支持多轮对话和知识密集型任务。
65. 大模型应用框架 LangChain 和 LlamaIndex 各自的优势有那些 LangChain和LlamaIndex是大模型应用框架它们提供了构建、训练和部署大型语言模型的工具和库。这些框架的优势包括 - 易用性提供了一组易于使用的工具和库简化了大模型应用的开发和部署过程。 - 灵活性支持多种模型架构和任务能够适应不同的应用场景和需求。 - 高效性提供了高效的训练和推理算法减少了计算资源的需求。 - 集成性与其他工具和框架具有良好的集成如数据处理、模型评估等。 - 社区支持拥有活跃的社区提供了大量的教程、文档和讨论帮助用户解决问题和提高技能。
66. 向量库有那些各自优点与区别 - TensorFlow一个开源的深度学习框架提供了向量操作和计算的支持。 - PyTorch另一个流行的深度学习框架也提供了向量操作和计算的支持。 - NumPy一个用于数值计算的Python库提供了向量操作和矩阵运算的支持。 - SciPy基于NumPy的Python库提供了用于科学计算的向量操作和函数。 这些向量库的优点包括 - 高效性提供了高效的向量操作和矩阵运算能够快速处理大规模数据。 - 灵活性支持多种数据类型和操作能够适应不同的应用场景和需求。 - 社区支持拥有活跃的社区提供了大量的教程、文档和讨论帮助用户解决问题和提高技能。 区别在于它们的设计哲学、API接口和使用场景。例如TensorFlow和PyTorch都是深度学习框架提供了全面的神经网络构建和训练功能而NumPy和SciPy更专注于数值计算和科学计算。
66-1. 向量数据库有那些各自优点与区别 向量数据库是一种数据库专门设计用于存储和查询向量数据常用于机器学习和数据科学领域。向量数据库可以高效地处理高维空间数据的相似性搜索这在图像识别、文本搜索、推荐系统等应用中非常重要。以下是一些流行的向量数据库及其优缺点 1. Milvus - 优点Milvus 是一个开源的向量数据库支持多种类型的向量索引如IVF、HNSW、Flat等。它提供了可扩展的架构可以处理大量数据并支持云原生部署。 - 缺点由于是较新的项目社区和文档可能不如一些老牌数据库成熟。 2. Faiss - 优点Faiss 是由Facebook AI团队开发的高效相似性搜索和密集向量聚类库。它提供了多种向量索引算法性能极高。 - 缺点作为一个库而不是完整的数据库系统Faiss 不提供完整的数据管理功能需要用户自己集成到应用中。 3. Vespa - 优点Vespa 是由Yahoo开发的一个高性能分布式数据存储和查询系统支持向量相似性搜索和实时数据摄入。 - 缺点Vespa 的配置和使用相对复杂可能需要较深的系统知识。 4. Pinecone - 优点Pinecone 是一个托管的向量数据库服务易于设置和使用提供了强大的相似性搜索功能。 - 缺点作为一个商业服务Pinecone的成本可能比开源解决方案要高。 5. Weaviate - 优点Weaviate 是一个开源的向量搜索引擎支持多种数据类型包括文本、图像和向量并提供了易于使用的REST API。 - 缺点相对于其他一些解决方案Weaviate 可能还不够成熟社区较小。
67. 使用外部知识数据库时需要对文档进行分块如何科学的设置文档块的大小 - 查询需求根据查询的需求和上下文长度来确定文档块的大小。 - 检索效率较小的文档块可以提高检索效率但过小的块可能导致信息的碎片化。 - 存储和计算资源考虑存储和计算资源的需求确定文档块的大小以平衡效率和资源使用。 - 用户体验确保文档块的大小适合用户的阅读和理解需求。 一种科学的方法是进行实验和评估通过比较不同文档块大小对检索效果、效率和用户体验的影响来确定最佳的分块大小。
68. LLMs 受到上下文长度的限制如果检索到的文档带有太多噪声该如何解决这样的问题 - 上下文修剪使用摘要或摘要生成技术来提取文档的关键部分减少噪声。 - 知识蒸馏使用一个大型教师模型来指导一个小型学生模型使学生模型能够学习到教师模型的知识从而提高模型的鲁棒性。 - 过滤和去噪使用文本过滤和去噪技术如文本清洗、去重、去除无关信息等来减少噪声。 - 强化学习通过强化学习训练模型使其能够自动识别和忽略噪声信息专注于相关和有用的信息。 - 数据增强通过对原始数据进行转换如文本回译将文本翻译成另一种语言再翻译回来、添加噪声等生成更多的训练样本从而提高模型对噪声的鲁棒性。
知识蒸馏是一种模型压缩技术其中一个大型的、表现良好的模型教师模型被用来训练一个小型的模型学生模型。这个过程涉及到将教师模型的知识转移到学生模型中通常通过模仿教师模型的输出或中间层的表示。学生模型因此能够学习到如何处理噪声同时保持较小的模型大小这有助于在有限的上下文长度内工作。
69. RAG检索增强生成对于大模型来说有什么好处 - 提高生成质量通过结合检索到的相关信息RAG可以帮助大型语言模型生成更准确、更相关和更高质量的文本。 - 增强上下文关联性检索到的信息可以为模型提供更多的上下文信息使生成的文本更加符合上下文语境。 - 提高模型鲁棒性通过结合检索到的信息模型可以更好地处理不完整或噪声的输入提高模型的鲁棒性。 - 减少训练数据需求RAG可以通过检索相关信息来增强模型的知识从而减少对大规模标注数据的依赖。 - 提高模型泛化能力RAG可以帮助模型学习到更广泛的知识提高模型的泛化能力使其能够更好地适应不同的任务和领域。
70. Self-attention的公式及参数量为什么用多头为什么要除以根号d Self-attention 模型在对当前位置的信息进行编码时会过度的将注意力集中于自身的位置因此作者提出了通过多头注意力机制来解决这一问题。同时使用多头注意力机制还能够给予注意力层的输出包含有不同子空间中的编码表示信息从而增强模型的表达能力。 这是因为点积的数量级增长很大因此将 softmax 函数推向了梯度极小的区域。 Self-attention自注意力机制是Transformer模型的核心组成部分它允许模型在处理序列数据时为序列中的每个元素如词或标记分配不同的注意力权重从而捕捉序列内的依赖关系。 Self-attention的基本公式如下 1. **计算QueryQ、KeyK和ValueV** 这些矩阵是通过将输入序列的嵌入或隐藏状态与三个不同的权重矩阵Wq、Wk、Wv相乘得到的。这三个权重矩阵是模型需要学习的参数。 - Q X * Wq - K X * Wk - V X * Wv 其中X是输入序列的嵌入矩阵维度为\(NXD\)N是序列长度D是嵌入维度。 2. **计算注意力得分** 使用Query和Key计算注意力得分这反映了序列中每个元素对其他元素的重要性。 - 得分 Q * K^T 3. **应用softmax函数** 将得分通过softmax函数转换为概率分布确保所有注意力权重的总和为1。 - 概率分布 softmax(得分 / √D) 4. **计算加权的Value** 将Value与softmax得到的概率分布相乘得到加权后的Value这是考虑了序列中其他元素的上下文信息的新表示。 - 加权Value 概率分布 * V 5. **输出** 将加权Value相加得到最终的输出这是序列中每个元素的上下文表示。 - 输出 加权Value之和 参数量的计算 - 每个权重矩阵Wq、Wk、Wv的参数量为\(DXD\)因此总共有3个权重矩阵参数量为\(3XD^2\)。 为什么用多头Multi-Head注意力 - 多头注意力允许模型在不同的表示子空间中学习信息这样可以让模型同时关注不同的信息维度。每个头学习到的信息可以独立地编码输入序列的不同方面然后将这些信息综合起来得到更丰富的表示。 为什么要除以根号D - 将得分除以根号D得分归一化可以防止内积过大导致softmax函数梯度变得非常小这有助于数值稳定性使得学习过程更加稳定。此外它还可以看作是一种缩放因子帮助模型在不同维度上保持一致的性能。 三、大模型LLMsLangChain
1. 什么是 LangChain? LangChain 是一个用于构建和运行大型语言模型应用的开源框架。它提供了一套工具和组件帮助开发者将大型语言模型如 GPT-3与其他工具和API结合以完成更复杂的任务。
2. LangChain 包含哪些核心概念 - Components: 可重用的模块例如API调用、数据库查询等。 - Chains: 将多个Components链接在一起以完成特定任务的流程。 - Prompt Templates: 用于指导语言模型生成输出的文本模板。 - Output Parsers: 解析语言模型输出的工具。 - Indexes and Retrievers: 用于存储和检索信息的索引和数据检索器。 - Agents and Toolkits: 提供特定领域功能的代理和工具集。
3. 什么是 LangChain Agent? LangChain Agent是一种可以执行一系列操作以完成复杂任务的程序。它可以根据给定的输入和上下文选择合适的工具和策略来生成响应或执行操作。
4. 如何使用 LangChain? - 定义Components创建或集成各种API和工具。 - 构建Chains将Components组合成完成特定任务的流程。 - 设置Prompt Templates定义用于指导语言模型的文本模板。 - 配置Output Parsers解析和提取语言模型的输出。 - 部署和运行将构建的应用部署到服务器或云平台并进行测试和优化。
5. LangChain 支持哪些功能? - 集成和调用外部API。 - 查询和操作数据库。 - 文本生成和编辑。 - 信息检索和问答。 - 多步骤任务执行和决策。
6. 什么是 LangChain model? LangChain model指的是在LangChain框架中使用的大型语言模型如GPT-3或类似的模型。这些模型通常用于生成文本、回答问题或执行特定的语言任务。
7. LangChain 包含哪些特点? - 开源和可扩展易于集成和扩展新功能。 - 模块化和可重用Components和Chains可以重用和组合。 - 灵活和可定制可以自定义Prompt Templates和Output Parsers。 - 支持多种语言模型可以集成和使用不同的语言模型。
8. LangChain 如何使用? - 定义Components创建或集成各种API和工具。 - 构建Chains将Components组合成完成特定任务的流程。 - 设置Prompt Templates定义用于指导语言模型的文本模板。 - 配置Output Parsers解析和提取语言模型的输出。 - 部署和运行将构建的应用部署到服务器或云平台并进行测试和优化。
9. LangChain 存在哪些问题及方法方案 - 低效的令牌使用问题可以通过优化Prompt Templates和减少不必要的API调用来解决。 - 文档的问题可以通过改进文档和提供更多的示例来帮助开发者理解和使用LangChain。 - 太多概念容易混淆可以通过提供更清晰的解释和更直观的API设计来解决。 - 行为不一致并且隐藏细节问题可以通过提供更一致和透明的API和行为来解决。 - 缺乏标准的可互操作数据类型问题可以通过定义和使用标准的数据格式和协议来解决。
低效的令牌使用问题 - 在语言模型应用中令牌是模型处理文本的单位通常与成本挂钩。如果Prompt Templates设计不当或API调用频繁可能会导致令牌的浪费增加成本。 - 解决方案优化Prompt Templates确保它们尽可能高效地传达信息减少冗余。同时减少不必要的API调用例如通过批量处理数据或合并多个请求。 文档的问题 - 如果LangChain的文档不清晰或不完整开发者可能难以理解如何使用框架或者可能无法充分利用其功能。 - 解决方案改进文档的质量提供详细的API参考、教程和最佳实践指南。增加更多的示例代码和应用场景帮助开发者更快地上手。 太多概念容易混淆 - LangChain可能引入了许多新的概念和抽象对于新用户来说这可能难以理解和区分。 - 解决方案提供清晰的解释和定义使用户能够理解每个概念的目的和作用。设计更直观的API使其易于理解和使用。 行为不一致并且隐藏细节问题 - 如果API的行为不一致开发者可能难以预测其结果这会导致错误和混淆。隐藏细节可能会让开发者难以调试和优化他们的应用。 - 解决方案确保API的行为一致并提供清晰的错误消息和文档。避免隐藏太多细节而是提供适当的抽象级别同时允许高级用户访问底层实现。 缺乏标准的可互操作数据类型问题 - 如果LangChain没有定义和使用标准的数据格式和协议那么在不同的系统和服务之间进行数据交换可能会很困难。 - 解决方案定义和使用标准的数据格式如JSON、CSV和协议如REST、gRPC以确保不同组件和服务之间的互操作性。
10. LangChain 替代方案 LangChain的替代方案包括其他用于构建和运行大型语言模型应用的开源框架例如Hugging Face的Transformers库、OpenAI的GPT-3 API等。
11. LangChain 中 Components and Chains 是什么 Components是可重用的模块例如API调用、数据库查询等。Chains是将多个Components链接在一起以完成特定任务的流程。
12. LangChain 中 Prompt Templates and Values 是什么 Prompt Templates是用于指导语言模型生成输出的文本模板。Values是填充Prompt Templates中的变量的实际值。
13. LangChain 中 Example Selectors 是什么 Example Selectors是从一组示例中选择一个或多个示例的工具。它们可以用于提供上下文或示例以帮助语言模型生成更准确的输出。 - 上下文关联当模型需要根据特定的上下文或场景生成回答时Example Selectors可以帮助选择与当前上下文最相关的示例。 - 数据过滤在处理大量数据时Example Selectors可以根据特定的标准和条件过滤数据以便模型仅处理最相关的信息。 - 个性化回答Example Selectors可以根据用户的需求和偏好选择示例从而生成更加个性化的回答。
14. LangChain 中 Output Parsers 是什么 Output Parsers是解析和提取语言模型输出的工具。它们可以将语言模型的输出转换为更结构化和有用的形式。
15. LangChain 中 Indexes and Retrievers 是什么 Indexes and Retrievers是用于存储和检索信息的索引和数据检索器。它们可以用于提供上下文或从大量数据中检索相关信息。
16. LangChain 中 Chat Message History 是什么 Chat Message History是存储和跟踪聊天消息历史的工具。它可以用于维护对话的上下文以便在多轮对话中提供连贯的响应。
17. LangChain 中 Agents and Toolkits 是什么 Agents and Toolkits是提供特定领域功能的代理和工具集。Agents是一系列可以执行的操作而Toolkits则是为这些操作提供接口和实现的工具集合。
18. LangChain 如何调用 LLMs 生成回复 LangChain通过定义好的Prompt Templates向LLMs发送指令LLMs根据这些指令生成文本回复。LangChain还可以使用Output Parsers来解析和格式化LLMs的输出。
19. LangChain 如何修改提示模板 在LangChain中可以通过修改Prompt Templates的文本内容或变量来定制提示。
20. LangChain 如何链接多个组件处理一个特定的下游任务 LangChain通过构建Chains来链接多个Components。每个Component执行一个特定的任务然后将输出传递给链中的下一个Component直到完成整个任务。
21. LangChain 如何Embedding vector store LangChain可以使用嵌入函数将文本数据转换为向量并将这些向量存储在向量存储库中。这样做的目的是为了能够高效地检索和查询文本数据。
四、大模型分布式训练
1. 大模型进行训练用的是什么框架 - TensorFlow是一个由Google开发的开源机器学习框架它提供了强大的分布式训练功能。TensorFlow支持数据并行、模型并行和分布式策略等多种分布式训练方法。 - PyTorch是一个由Facebook的AI研究团队开发的流行的开源机器学习库。它提供了分布式包torch.distributed支持分布式训练并且可以通过使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallelDDP或torch.nn.DataParallel来实现数据并行。 - Horovod是由Uber开源的分布式训练框架它基于MPIMessage Passing Interface并提供了一种简单的方法来并行化TensorFlow、Keras、PyTorch和Apache MXNet等框架的训练。Horovod特别适合于大规模的深度学习模型训练。 - Ray是一个开源的分布式框架用于构建和运行分布式应用程序。Ray提供了Ray Tune用于超参数调优和Ray Serve用于模型服务并且可以与TensorFlow、PyTorch和MXNet等深度学习库集成。 - Hugging Face的Accelerate库是为了简化PyTorch模型的分布式训练而设计的。它提供了一个简单的API来启动分布式训练并支持使用单个或多个GPU以及TPU。 - DeepSpeed是微软开发的一个开源库用于加速PyTorch模型的训练。它提供了各种优化技术如ZeROZero Redundancy Optimizer和模型并行性以支持大规模模型的训练。
2. 业内常用的分布式AI框架 - Horovod由Uber开发基于MPI的分布式训练框架。 - Ray用于构建和运行分布式应用程序的开放源代码框架。 - DeepSpeed由微软开发用于加速深度学习训练的库它提供了数据并行、张量并行和模型并行等多种并行策略。 - FairScale由Facebook开发提供了类似于DeepSpeed的功能。
3. 数据并行、张量并行、流水线并行的原理及区别 - 数据并行在数据并行中模型的不同副本在不同的设备上运行每个设备处理输入数据的不同部分。每个设备独立地进行前向传播和反向传播但参数更新是同步的。数据并行的主要优点是简单且易于实现。 - 张量并行在张量并行中模型的单个层或参数被切分成多个部分每个部分在不同的设备上运行。张量并行通常用于训练非常大型的模型因为它可以减少每个设备的内存需求。 - 流水线并行在流水线并行中模型的不同层被放置在不同的设备上每个设备负责模型的一部分。输入数据在设备之间按顺序流动每个设备完成自己的计算后将数据传递给下一个设备。流水线并行可以减少每个设备的内存需求并提高训练速度。
4. 推理优化技术 Flash Attention 的作用是什么 Flash Attention是一种用于加速自然语言处理模型中自注意力机制的推理过程的优化技术。它通过减少计算量和内存需求使得在有限的资源下能够处理更长的序列。Flash Attention使用了一种有效的矩阵乘法算法可以在不牺牲准确性的情况下提高推理速度。
5. 推理优化技术 Paged Attention 的作用是什么 Paged Attention是一种用于处理长序列的优化技术。它将注意力矩阵分页使得只有当前页的注意力分数被计算和存储从而大大减少了内存需求。这种方法可以在不增加计算成本的情况下处理比内存容量更大的序列。
Flash Attention 是一种高效的注意力机制实现旨在提高大规模模型训练的速度和内存效率。它通过减少GPU内存使用和增加计算吞吐量来实现这一点。 Flash Attention 利用 GPU 上的特定优化如共享张量核心和高效的内存使用以减少内存占用并提高计算速度。这种方法特别适用于具有长序列和大型模型参数的场景例如自然语言处理和推荐系统。 Paged Attention 是一种用于处理超长序列的注意力机制。在标准的注意力机制中序列的长度受到GPU内存的限制。 Paged Attention 通过将序列分割成多个较小的部分页面来克服这个问题只将当前需要计算的部分加载到内存中。这种方法允许模型处理比单个GPU内存更大的序列同时保持较高的计算效率。Paged Attention 对于需要处理极长序列的应用场景例如长文档处理、音频处理等非常有用。
6. CPU-offloadZeRO-offload 了解? - CPU-offload在深度学习训练中将一些计算或数据从GPU转移到CPU上以减轻GPU的负担。这通常用于减少GPU内存使用提高GPU利用率。 - ZeRO-offload是DeepSpeed中的一种优化技术它将模型的参数、梯度和优化器状态分散存储在CPU内存或NVMe存储中从而减少GPU内存的使用。ZeRO-offload是ZeRO零冗余优化器策略的一部分旨在提高训练大规模模型的能力。
7. ZeRO零冗余优化器的三个阶段 - ZeRO-Stage 1将优化器状态分割到不同设备上减少内存占用。 - ZeRO-Stage 2除了优化器状态还将模型参数分割到不同设备上。 - ZeRO-Stage 3将梯度和优化器状态也分割到不同设备上实现最大的内存节省。
8. 混合精度训练的优点是什么可能带来什么问题 - 优点混合精度训练使用不同精度例如FP16和FP32的数字来执行计算可以提高训练速度减少内存使用并可能减少能源消耗。它利用了现代GPU对FP16运算的支持同时使用FP32进行关键的计算以保持准确性。 - 可能的问题混合精度训练可能会导致数值不稳定特别是在模型梯度非常小或非常大时。此外它可能需要额外的校准步骤来确保FP16计算的准确性。
9. Megatron-DeepSpeed 方法 Megatron-DeepSpeed是结合了Megatron-LM和DeepSpeed的技术用于训练超大型语言模型。它利用了Megatron-LM的模型并行技术和DeepSpeed的数据并行和优化器技术以实现高效的训练。
10. Megatron-LM 方法 Megatron-LM是一种由NVIDIA开发的用于训练大规模语言模型的模型并行技术。它通过将模型的不同部分分布在多个GPU上以及使用张量并行和流水线并行等技术来减少每个GPU的内存需求并提高训练速度。Megatron-LM已经成功训练了数十亿参数的语言模型。
11. DeepSpeed 方法 DeepSpeed 是一个开源的库由微软开发用于加速大规模模型训练。DeepSpeed 通过多种技术实现了这一点包括 - 数据并行通过在不同的 GPU 上分配不同的数据批次来并行处理数据从而加速训练过程。 - 模型并行通过在不同的 GPU 上分配模型的各个部分来并行处理模型从而可以训练更大的模型。 - 管道并行通过将模型的不同层分配到不同的 GPU 上并在这些 GPU 之间创建数据流管道来进一步加速训练过程。 - 优化器并行通过将模型的参数分为多个部分并在不同的 GPU 上并行计算每个部分的梯度更新来加速优化器步骤。 - 零冗余优化器ZeRO通过将模型的参数、梯度和优化器状态分割存储在多个 GPU 上并消除冗余存储来减少内存使用并提高训练效率。
五、大模型LLMs推理
1. 为什么大模型推理时显存涨的那么多还一直占着 - 模型大小大模型本身具有更多的参数和计算需求这直接导致了显存的增加。 - 推理过程中的激活和梯度在推理时模型的前向传播会产生激活这些激活需要存储在显存中尤其是在执行动态计算或需要中间结果的情况下。 - 优化器状态即使是在推理模式下某些框架可能会默认加载优化器状态这也会占用显存空间。 - 内存泄漏有时代码中的内存泄漏会导致显存一直被占用而不是在推理完成后释放。 要解决显存占用问题可以采用的技术包括使用内存分析工具来检测泄漏优化模型结构或者使用如TensorFlow的内存管理功能来显式释放不再需要的内存。
2. 大模型在GPU和CPU上推理速度如何 大模型在GPU上的推理速度通常远快于CPU因为GPU专门为并行计算设计具有更多的计算核心和更高的浮点运算能力。例如NVIDIA的GPU使用CUDA核心可以同时处理多个任务这使得它们在执行深度学习推理时非常高效。 CPU虽然也可以执行深度学习推理任务但由于其核心数量和浮点运算能力通常不及GPU因此速度会慢得多。然而CPU在处理单线程任务时可能更高效且在某些特定场景下如边缘计算设备上CPU可能是唯一可用的计算资源。
3. 推理速度上int8和fp16比起来怎么样 INT88位整数和FP1616位浮点数都是低精度格式用于减少模型的大小和提高推理速度。INT8提供更高的压缩比可以显著减少模型的内存占用和带宽需求但由于量化过程中的信息损失可能会对模型的准确性产生一定影响。FP16提供比INT8更高的精度通常对模型的准确性影响较小但相比INT16或FP32它的速度和内存效率仍然有所提高。 在实际应用中INT8和FP16的推理速度取决于具体的模型和硬件。一般来说INT8可能会提供更高的吞吐量但FP16可能会提供更好的延迟和准确性。例如NVIDIA的Tensor Cores支持FP16和INT8运算可以显著提高这两种格式的推理性能。
4. 大模型有推理能力吗 大模型LLMs具有推理能力。推理能力不仅限于回答事实性问题还包括理解复杂语境、生成连贯文本、执行文本分类、翻译等任务。例如GPT-3是一个大模型它能够生成文章、故事、诗歌甚至编写代码。
5. 大模型生成时的参数怎么设置 大模型生成时的参数设置取决于具体的任务和模型。一些常见的参数包括 - 温度Temperature控制生成的文本的随机性。较低的温度值将导致生成更保守的文本而较高的温度值将导致更多样化的文本。 - Top-k采样仅从概率最高的k个词中采样以减少生成文本的随机性。 - Top-p采样从累积概率超过p的词中进行采样这有助于生成更相关的文本。 - 最大生成长度指定生成文本的最大长度。 例如使用GPT-3生成文本时可以设置温度为0.7top-k为50最大生成长度为100个词。
6. 有哪些省内存的大语言模型训练/微调/推理方法 - 模型并行将模型的不同部分分布在多个设备上。 - 张量切片将模型的权重和激活分割成较小的块。 - 混合精度训练使用FP16和INT8精度进行训练和推理。 - 优化器状态分割如ZeRO技术将优化器状态分割到不同设备上。 - 梯度累积通过累积多个批次的梯度来减少每个批次的内存需求。
在机器学习中优化器状态是指在训练模型时优化器所维护的关于模型参数更新的额外信息。这些信息对于执行梯度下降算法的变体如Adam、RMSprop、SGD等至关重要因为它们帮助优化器更有效地调整模型参数。 优化器状态通常包括以下几个关键组件 - 梯度在反向传播过程中计算的权重参数的梯度指示了损失函数相对于每个参数的斜率。 - 动量某些优化器如SGD with Momentum、Adam等会使用动量来平滑参数更新这可以帮助优化器在相关方向上加速学习并减少震荡。 - 平方梯度某些优化器如RMSprop、Adam会保存每个参数梯度的平方的移动平均这有助于调整学习率并稳定训练过程。 - 学习率优化器可能会根据训练的进度或某些其他信号调整每个参数的学习率。 - 其他统计量某些优化器可能会使用其他统计量如Adam优化器会维护梯度的一阶和二阶矩的估计。 优化器状态对于实现高效的参数更新至关重要。在训练过程中优化器会根据这些状态信息来计算每个迭代步骤中参数的更新量。在分布式训练设置中如DeepSpeed中的ZeRO优化器优化器状态的管理变得尤为重要因为它们需要跨多个GPU或节点高效地分配和同步。
7. 如何让大模型输出合规化 - 过滤不当内容使用内容过滤器来识别和过滤掉不当的语言或敏感内容。 - 指导性提示提供明确的提示指导模型生成符合特定标准和偏好的输出。 - 后处理对模型的输出进行后处理例如使用语法检查器和修正工具来提高文本的质量。 - 强化学习使用强化学习来训练模型使其偏好生成符合特定标准的输出。
8. 应用模式变更 应用模式变更是指在部署模型时根据实际应用的需求和环境对模型的配置、部署策略或使用方式进行调整。例如一个在云端运行的模型可能需要调整其资源分配以适应不同的负载或者在边缘设备上运行的模型可能需要减少其内存和计算需求以适应有限的资源。 应用模式变更可能包括 - 资源调整根据需求增加或减少用于运行模型的计算资源。 - 模型压缩使用模型压缩技术如剪枝、量化来减少模型大小。 - 动态部署根据负载动态地扩展或缩小模型服务的实例数量。 - 缓存策略实施缓存机制来存储常用查询的响应减少重复计算的次数。 - 性能优化对模型进行性能分析并优化其运行效率例如通过批处理输入数据来提高吞吐量。 举例来说如果一个大型语言模型在云平台上运行当用户查询量增加时可以通过增加服务器的数量或使用更高效的硬件来扩展其能力。相反如果模型需要在嵌入式设备上运行可能需要将模型压缩到更小的尺寸并优化其运行时的内存使用以确保模型可以在资源有限的设备上顺利运行。 在实际操作中应用模式变更通常需要综合考虑模型的性能、成本、可扩展性和业务需求以找到最佳的平衡点。
