最新版AI大模型面試八股文

1、主流的開源大模型體系有哪些，并簡要介紹它們的特點？

這個問題考察面試者對當前大模型生態的了解，包括如 Transformer-based 模型（如 BERT, GPT 系 列）、T5、Switch Transformer 等，以及它們的架構特點和應用場景。

2、解釋 prefix LM 和 causal LM 的區別，并給出實際應用案例。

本題涉及語言模型的兩種不同模式，前者可用于雙向上下文預測，后者僅基于過去的信息進行預測， 例如 GPT 系列就是典型的 causal LM。

3、如何定義和理解大模型中的“涌現能力”，并舉例說明？

考察面試者對大模型高級特性的理解，涌現能力通常指模型在處理復雜任務時展現出的、未被直接編 程的高級技能，如解決謎題、代碼生成等。

4、簡述 GPT 和BERT 模型的主要區別，以及它們各自的優勢。

GPT 是生成式的 decoder-only 模型，而 BERT 是預訓練的 encoder 模型，用于理解和生成文本的 側重點不同。

5、描述生成式語言模型的工作原理，并解釋它如何不同于判別式模型。

包括如何通過學習數據分布來生成新樣本，與判別式模型（如分類器）專注于區分不同類別的方法對 比。

6、大模型訓練中如何應對“災難性遺忘”問題？

可以討論連續學習中的策略，如經驗回放、正則化方法、參數隔離等。

7、哪些因素可能導致大模型（LLMs）出現偏見，如何減輕這種偏見？

包括數據偏差、算法設計、訓練過程中的強化等，減輕偏見的方法可能涉及數據多樣化、去偏算法、 公平性評估工具等。

8、解釋并比較 AE（自動編碼器）、VAE（變分自動編碼器）、GAN （生成對抗網絡）的工作機制及其差異。

關注它們的結構、訓練目標和應用場景，特別是 VAE 的似然下界最大化與 GAN 的對抗訓練過程。

9、在微調大模型時，選擇合適的數據集和微調策略至關重要，請闡述其考慮因素。

包括數據的相關性、規模、質量，以及微調時的學習率、迭代次數、早停策略等。

10、如何評價大模型的性能指標，除了準確率之外，還有哪些關鍵指標？

包括但不限于 perplexity、BLEU、ROUGE、F1 分數、AUC-ROC 曲線等，以及對計算效率、模型 大小的考量。

11、目前主流的大模型體系有哪些？

目前主流的開源大模型體系包括以下幾個：

?GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列：由 OpenAI 發布的一系列基于 Transformer 架構的語言 模型，包括 GPT-1、GPT-2、GPT-3、ChatGPT 等。GPT 模型通過在大規模無標簽文本上進行預訓練，然后 在特定任務上進行微調，具有很強的生成能力和語言理解能力。
?BERT （ Bidirectional Encoder Representations from Transformers ） ： 由 Google 發 布 的 一 種 基 于 Transformer 架構的雙向預訓練語言模型。BERT 模型通過在大規模無標簽文本上進行預訓練，然后在下游任 務上進行微調，具有強大的語言理解能力和表征能力。
?XLNet：由 CMU 和 Google Brain 發布的一種基于 Transformer 架構的自回歸預訓練語言模型。XLNet 模 型通過自回歸方式預訓練，可以建模全局依賴關系，具有更好的語言建模能力和生成能力。
?RoBERTa：由 Meta 發布的一種基于 Transformer 架構的預訓練語言模型。RoBERTa 模型在 BERT 的基礎 上進行了改進，通過更大規模的數據和更長的訓練時間，取得了更好的性能。

?T5（Text-to-Text Transfer Transformer）：由 Google 發布的一種基于 Transformer 架構的多任務預訓練 語言模型。T5 模型通過在大規模數據集上進行預訓練，可以用于多種自然語言處理任務，如文本分類、機器 翻譯、問答等。

這些大模型在自然語言處理領域取得了顯著的成果，并被廣泛應用于各種任務和應用中。

12、涌現能力是啥原因？

大模型的涌現能力主要是由以下幾個原因：

?數據量的增加：隨著互聯網的發展和數字化信息的爆炸增長，可用于訓練模型的數據量大大增加。更多的數據 可以提供更豐富、更廣泛的語言知識和語境，使得模型能夠更好地理解和生成文本。
?計算能力的提升：隨著計算硬件的發展，特別是圖形處理器（GPU）和專用的 AI 芯片（比如：TPU）的出現，計 算能力大幅提升。這使得訓練更大、更復雜的模型成為可能，從而提高了模型的性能和涌現能力。
?模型架構的改進：近年來，一些新的模型架構被引入，比如：Transformer，它在處理序列數據上表現出色。 這些新的架構通過引入自注意力機制等技術，使得模型能夠更好地捕捉長距離的依賴關系和語言結構，提高了 模型的表達能力和生成能力。
?預訓練和微調的方法：預訓練和微調是一種有效的訓練策略，可以在大規模無標簽數據上進行預訓練，然后在 特定任務上進行微調。這種方法可以使模型從大規模數據中學習到更豐富的語言知識和語義理解，從而提高模 型的涌現能力。

綜上所述，大模型的涌現能力是由數據量的增加、計算能力的提升、模型架構的改進以及預訓練和微調等因素共同 作用的結果。這些因素的進步使得大模型能夠更好地理解和生成文本，為自然語言處理領域帶來了顯著的進展。

13、解釋Transformer 架構，并說明為什么它在大模型中如此重要。

答案：Transformer 是一種基于自注意力機制的深度學習模型，它通過并行處理輸入序列的所有位置， 顯著提高了處理速度。它放棄了傳統 RNN 或 LSTM 中的循環結構，使用多頭自注意力和位置編碼來 捕獲序列中的長距離依賴關系。在大模型中，Transformer 架構因其高效并行計算能力和強大的語言 理解能力而成為首選。

14、模型的“預訓練+微調”范式是什么意思？

答案：預訓練+微調是指首先在一個大規模無標注數據集上對模型進行預訓練，學習通用的語言表示。之

后，根據特定任務對模型進行微調，即在有標簽的數據集上進行額外訓練，使其適應特定任務如問 答、翻譯或情感分析。這種方法有效利用了大數據，并顯著提升了模型在各種任務上的性能。

15、如何在大模型訓練中解決計算資源和成本問題？

答案：解決資源和成本問題的策略包括：使用更高效的硬件（如 TPU、高性能 GPU），分布式訓練以 分散計算負擔，模型并行化技術，以及模型壓縮和量化技術減少模型大小和運算需求。此外，使用數據 增強和活躍學習策略減少所需數據量也是有效手段。

16、解釋過擬合和欠擬合，以及在大模型訓練中如何避免這些問題。

答案：過擬合指模型在訓練數據上表現很好，但在新數據上泛化能力差；欠擬合則是模型在訓練和測 試數據上均表現不佳。避免過擬合可通過正則化、早停、dropout 等方法；避免欠擬合則需要增加 模型復雜度、更多訓練數據或改進模型架構。

17、如何評估大模型的生成質量？

答案：生成質量可以通過多種指標評估，包括 Perplexity（對于語言模型）LEUOUGE、METEOR 等用于機器翻譯或文本摘要的指標，以及更主觀的評估如人類評價。最近，像 BERTScore 這樣的基 于語義相似度的指標也變得流行。

18、解釋“注意力機制”及其在大模型中的應用。

答案：注意力機制允許模型在處理輸入序列時動態地分配不同的權重給不同的部分，重點關注最相關 的部分。在大模型中，多頭自注意力是 Transformer 架構的核心，使得模型能夠同時關注輸入的不 同方面，從而更有效地捕捉復雜的語言結構和語境信息。

19、如何在大模型中實現公平性和可解釋性？

答案：實現公平性需要從數據收集開始，確保數據多樣性且無偏見，使用去偏算法和公平性評估工具。可解 釋性可通過提供注意力權重可視化、特征重要性解釋、以及使用更簡單的解釋模型（如 LIME、 SHAP）來實現，幫助理解大模型決策過程。

20、微調大模型時，如何選擇合適的數據集和調整策略？

答案：選擇數據集時需考慮數據的相關性、質量和規模，確保數據能反映目標任務的需求。調整策略 包括選擇合適的初始學習率、使用學習率調度、正則化防止過擬合、以及早停等。此外，小樣本微調 和數據增強也是提升效果的策略。

21、如何處理大模型中的“長尾分布”問題？

答案：長尾分布意味著數據集中某些類別或事件的頻率遠低于其他類別。解決此問題的方法包括重采 樣（過采樣少數類或欠采樣多數類）、使用加權損失函數給予不同樣本不同權重，以及生成合成數據 來平衡各類別。

22、在大模型開發中，如何監控和調試模型性能？

答案：監控模型性能通常涉及設置性能指標（如準確率、損失函數值）的實時跟蹤，以及對模型訓練 過程中的資源使用（CPU/GPU 利用率、內存占用）進行監測。調試時，可以使用梯度檢查、模型可 視化工具（如 TensorBoard）來觀察模型內部狀態，以及進行錯誤分析來定位問題。

23、大模型如何選型？如何基于場景選用 ChatGLM、LlaMa、 Bert 類大模型？

選擇使用哪種大模型，取決于具體的應用場景和需求。下面是一些指導原則。

ChatGLM 大模型：ChatGLM 是一個面向對話生成的大語言模型，適用于構建聊天機器人、智能客 服等對話系統。如果你的應用場景需要模型能夠生成連貫、流暢的對話回復，并且需要處理對話上下 文、生成多輪對話等，ChatGLM 模型可能是一個較好的選擇。ChatGLM 的架構為 Prefix Decoder， 訓練語料為中英雙語，中英文比例為 1:1。所以適合于中文和英文文本生成的任務。

LlaMA 大模型：LLaMA（Large Language Model Meta AI）包含從 7B 到 65B 的參數范圍，訓 練使用多達 14,000 億 tokens 語料，具有常識推理、問答、數學推理、代碼生成、語言理解等能力。 它由一個 Transformer 解碼器組成。訓練預料主要為以英語為主的拉丁語系，不包含中日韓文。所 以適合于英文文本生成的任務。

Bert 大模型：Bert 是一種預訓練的大語言模型，適用于各種自然語言處理任務，如文本分類、命名 實體識別、語義相似度計算等。如果你的任務是通用的文本處理任務，而不依賴于特定領域的知識或 語言風格，Bert 模型通常是一個不錯的選擇。Bert 由一個 Transformer 編碼器組成，更適合于 NLU 相關的任務。

在選擇模型時，還需要考慮以下因素：

數據可用性：不同模型可能需要不同類型和規模的數據進行訓練。確保你有足夠的數據來訓練和微調

所選擇的模型。

計算資源：大模型通常需要更多的計算資源和存儲空間。確保你有足夠的硬件資源來支持所選擇的模 型的訓練和推理。

預訓練和微調：大模型通常需要進行預訓練和微調才能適應特定任務和領域。了解所選擇模型的預訓 練和微調過程，并確保你有相應的數據和時間來完成這些步驟。

最佳選擇取決于具體的應用需求和限制條件。在做出決策之前，建議先進行一些實驗和評估，以確定 哪種模型最適合你的應用場景。

24、各個專業領域是否需要專用的大模型來服務？

A4：各個專業領域通常需要各自的專用大模型來服務，原因如下：
領域特定知識：不同領域擁有各自特定的知識和術語，需要針對該領域進行訓練的大模型才能更好地 理解和處理相關文本。比如：在醫學領域，需要訓練具有醫學知識的大模型，以更準確地理解和生成 醫學文本。

語言風格和慣用語：各個領域通常有自己獨特的語言風格和慣用語，這些特點對于模型的訓練和生成 都很重要。專門針對某個領域進行訓練的大模型可以更好地掌握該領域的語言特點，生成更符合該領 域要求的文本。

領域需求的差異：不同領域對于文本處理的需求也有所差異。比如：金融領域可能更關注數字和統計 數據的處理，而法律領域可能更關注法律條款和案例的解析。因此，為了更好地滿足不同領域的需求，需要 專門針對各個領域進行訓練的大模型。

數據稀缺性：某些領域的數據可能相對較少，無法充分訓練通用的大模型。針對特定領域進行訓練的 大模型可以更好地利用該領域的數據，提高模型的性能和效果。

盡管需要各自的大模型來服務不同領域，但也可以共享一些通用的模型和技術。比如：通用的大模型 可以用于處理通用的文本任務，而領域特定的模型可以在通用模型的基礎上進行微調和定制，以適應 特定領域的需求。這樣可以在滿足領域需求的同時，減少模型的重復訓練和資源消耗。

25、解釋一下“大模型”（Large Language Models, LLMs）的概念，并列舉幾個
知名的大模型。

答案：大模型，特別是大型語言模型，指的是那些參數量達到數十億乃至數千億級別的深度學習模型，主要 應用于自然語言處理領域。它們通過海量數據預訓練獲得豐富的語言表達能力，能夠完成生成文本、 問答、翻譯等多種任務。知名的大型語言模型包括 OpenAI 的 GPT 系列（如 GPT-3）、Google的 T5、BERT 系列，以及阿里云的通義千問等。

26、在訓練大模型時，如何有效地管理內存？

答案：管理大模型訓練時的內存通常涉及以下幾個策略：使用梯度累積來減少每一步更新所需的內存；實施 模型并行和數據并行策略，將模型或數據分割到多個設備上；采用混合精度訓練，利用半精度浮點數 減少內存占用；以及使用交換空間或外存來擴展內存容量。

27、如何評估大模型的泛化能力？

答案: 泛化能力可以通過保留一部分未參與訓練的數據作為驗證集或測試集來評估。常用的指標包括 準確率、召回率、F1 分數等。此外，可以設計特定的任務或場景測試，如領域遷移測試，考察模型 在未見過的數據或新情境下的表現。

28、解釋一下“Prompt Engineering”在大模型中的作用。

答案：Prompt Engineering 是指精心設計輸入提示，引導大模型產生期望輸出的過程。通過構造合 適的提示，可以激發模型的潛力，讓其執行特定任務，比如生成特定風格的文本、解決數學問題等， 而無需額外的微調。好的 Prompt Engineering 能夠顯著提高模型的實用性和表現力。

29、大模型在處理多語言任務時面臨哪些挑戰？

答案：多語言任務面臨的挑戰包括語言差異性（如語法結構、表達習慣）、數據不平衡（某些語言數 據較少）、跨語言噪聲（翻譯不準確或文化差異）、以及模型偏向（可能偏向于訓練數據中占主導地 位的語言）。解決這些挑戰通常需要多語言預訓練、特定的去偏技術以及跨語言數據增強。

30、解釋“嵌入（Embedding）”在大模型中的作用。

答案：嵌入是將高維稀疏的輸入（如詞、句子或實體）轉換為低維稠密向量的過程，這些向量能捕捉 輸入的語義信息。在大模型中，嵌入層是模型的第一層，它將每個輸入詞匯映射到一個向量空間，使 得模型能夠理解和處理語言的語義關系，這對于后續的計算和預測至關重要。

31、如何處理大模型中的“過熱”（Hugging Face 術語）現象？

答案：“過熱”通常指的是模型在生成文本時，生成的內容偏離了預期或變得不連貫。處理過熱的一 種方法是使用溫度參數（Temperature）控制生成的隨機性，降低溫度可以使得生成更加保守和連 貫。另外，可以采用 top-k 或 top-p 采樣策略限制候選詞匯的選擇范圍，以及設定生成的最大長度 和強制關鍵詞等策略。

32、解釋“微調（Fine-tuning）”和“適應性微調（Adaptive Fine- tuning）”，并說明兩者區別。

答案：微調是將預訓練好的大模型在特定任務的有標簽數據集上進行額外訓練，以適應特定任務需求 的過程。而適應性微調是一種更為精細的微調策略，它可能僅針對模型的一部分（如最后一層或幾層）、少 量參數或特定模塊進行調整，旨在保持模型的泛化能力的同時，快速適應新任務，減少過擬合風險和 計算成本。

33、在大模型開發中，如何處理數據隱私和安全問題？

答案：處理數據隱私和安全問題的方法包括：使用去標識化技術去除敏感個人信息；實施差分隱私來 添加隨機噪聲保護數據；利用聯邦學習技術在不集中數據的情況下進行模型訓練；以及采用加密計算 技術保護數據傳輸和處理過程的安全。

34、問題：如何在大模型中實現持續學習（Continuous Learning）？

答案：實現持續學習的關鍵在于設計模型架構和訓練策略，使模型能夠在不斷遇到新數據時，既保留 已學到的知識又學習新技能。這可以通過增量學習（逐步添加新數據而不覆蓋舊數據的訓練）、經驗 回放（存儲舊數據并定期重訓）、或使用可生長網絡結構（如添加新層或節點）等方式來實現。同時， 正則化技術和遺忘機制也可以幫助減輕災難性遺忘問題。

35、LangChain Agent 是如何工作和使用？

LangChain Agent 是 LangChain 框架中的一個組件，用于創建和管理對話代理。

最新發布的首個穩定版本 v0.1.0 支持了 LangGraph 組件庫，把 Agent 創建為圖的組件庫，提供

創建更加定制化的循環行為。

代理是根據當前對話狀態確定下一步操作的組件。LangChain 提供了多種創建代理的方法，包括 OpenAI Function Calling、Plan-and-execute Agent、Baby AGI 和 Auto GPT 等。這些方法提 供了不同級別的自定義和功能，用于構建代理。

代理可以使用工具包執行特定的任務或操作。工具包是代理使用的一組工具，用于執行特定的功能， 如語言處理、數據操作和外部 API 集成。工具可以是自定義構建的，也可以是預定義的，涵蓋了廣 泛的功能。

通過結合代理和工具包，開發人員可以創建強大的對話代理，能夠理解用戶輸入，生成適當的回復， 并根據給定的上下文執行各種任務。

以下是使用 LangChain 創建代理的示例代碼：

36：基于大模型 + 向量數據庫如何更好地實現企業級知識庫平臺？

主要進行以下 6 方面的優化工作：

?數據準備：準備大量高質量的訓練數據，包括 Query、Context 和對應的高質量 Response。 確保數據的多樣性和覆蓋性，以提供更好的訓練樣本。
?模型架構：選擇合適的模型架構，比如：Transformer 等，以便提取 Query 和 Context 中的 重要信息，并生成相應的高質量 Response。確保大模型具有足夠的容量和復雜性，以適應各種

復雜的查詢和上下文。

?微調和優化：使用預訓練的模型作為起點，通過在特定任務上進行微調和優化，使模型能夠更好 地理解 Query 和 Context，并生成更準確、連貫的 Response。可以使用基于強化學習的方法， 比如：強化對抗學習，來進一步提高模型的表現。
?評估和反饋：定期評估模型的性能，使用一些評估指標，比如：BLEU、ROUGE 等，來衡量生 成的 Response 的質量。根據評估結果，及時調整和改進模型的訓練策略和參數設置。同時， 收集用戶反饋和意見，以便進一步改進模型的性能。
?多模態信息利用：如果有可用的多模態信息，如圖像、視頻等，可以將其整合到大模型中，以提 供更豐富、準確的 Response。利用多模態信息可以增強模型的理解能力和表達能力，從而生成 更高質量的 Response。

37、請簡述大模型性能評估的主要步驟。

解答：大模型性能評估的主要步驟包括：首先，根據業務需求確定評估指標，如準確率、召回率、F1 值等；其次，收集并準備測試數據集，確保數據集的代表性和多樣性；然后，在測試數據集上運行模 型，并記錄評估指標的結果；最后，對評估結果進行分析和解釋，識別模型的優點和不足。

38、在大模型性能評估中，你通常使用哪些評估指標？請舉例說明。

解答：在大模型性能評估中，常用的評估指標包括準確率、召回率、F1 值、AUC-ROC 曲線等。準 確率衡量了模型正確分類的樣本比例，召回率衡量了模型找出所有正例的能力，F1 值則是準確率和 召回率的調和平均值。AUC-ROC 曲線則展示了模型在不同閾值下的性能表現。具體使用哪些指標取 決于任務需求和業務場景。

39、請解釋什么是過擬合和欠擬合，并說明如何在大模型評測中避免它們。

解答：過擬合是指模型在訓練數據上表現良好，但在測試數據上性能下降，即模型過于復雜以至于“記住”了 訓練數據的噪聲。欠擬合則是指模型在訓練數據上表現不佳，即模型過于簡單無法捕捉數據的內在規 律。為了避免過擬合，可以采用正則化、增加數據集多樣性、使用 dropout 等方法；為了解決欠擬 合，可以嘗試增加模型復雜度、優化模型結構或使用更強大的特征表示。
40、在大模型評測中，你如何進行特征選擇和模型調優？

解答：特征選擇通常涉及分析特征的重要性、相關性以及冗余性，以確定哪些特征對模型性能有積極 影響。可以使用如特征重要性評分、相關性矩陣或特征選擇算法（如遞歸特征消除）等方法進行特征 選擇。模型調優則涉及調整模型的超參數，如學習率、批次大小、正則化系數等，以優化模型的性能。 可以使用網格搜索、隨機搜索或貝葉斯優化等方法進行模型調優。

41、請談談你對A/B 測試的理解，并說明它在大模型評測中的應用。

解答：A/B 測試是一種比較兩種或多種模型性能的方法，通過將用戶隨機分配到不同的模型版本中， 收集并分析它們在實際環境中的表現數據。在大模型評測中，A/B 測試可以幫助我們確定哪個模型在 實際應用中更具優勢。通過 A/B 測試，我們可以評估模型在真實場景下的性能，包括用戶滿意度、 業務指標提升等，從而做出更明智的決策。

42、請解釋什么是大模型微調，以及它在自然語言處理任務中的作用。

解答：大模型微調是指利用預訓練的大模型作為基礎，針對特定任務的數據進行模型參數的調整，以 優化模型在該任務上的性能。微調在自然語言處理任務中起著關鍵作用，它可以使模型更好地適應特 定領域或場景的數據分布，提高模型的準確性和泛化能力。

43、為什么需要對大模型進行微調？
解答：預訓練的大模型雖然具備強大的表示學習能力，但由于訓練數據和任務目標的差異，直接應用 于特定任務可能效果不佳。通過微調，模型可以針對特定任務的數據分布和目標進行優化，提高在該 任務上的性能。此外，微調還可以加速

44、在進行大模型微調時，有哪些常見的策略或技巧？
解答：在進行大模型微調時，常見的策略或技巧包括選擇合適的學習率、使用早停法避免過擬合、利 用正則化技術提高模型泛化能力、采用數據增強技術擴充訓練數據等。此外，還可以考慮使用集成學 習、遷移學習等方法進一步提升微調效果。

關于 prompt tuning 和 prefix tuning 在微調上的區別，以下是它們的詳細解釋：

Prompt Tuning

Prompt Tuning 是一種新穎的微調方法，它利用了近年來自然語言處理領域的 prompting 技術。這種 方法通過修改預訓練模型的輸入來適應特定任務，使模型在輸入階段就考慮到任務的特定需求。具體

而言，Prompt Tuning 會在輸入序列前添加一些可學習的“提示”標記，這些標記在訓練過程中會 被優化以更好地引導模型理解任務。這種方法的好處是可以保持預訓練模型的大部分參數不變，從而 減少過擬合的風險，并加速訓練過程。

Prefix Tuning

Prefix Tuning 方法則是通過微調預訓練模型的特定部分（稱為“前綴”）以適應特定任務。這種方 法只微調前綴部分，而不是整個模型，從而減少了計算成本和過擬合的風險。Prefix Tuning 的性能 通常優于傳統的微調方法，但可能不及完整的模型微調。它的核心思想是將任務相關的信息編碼在前 綴中，并通過優化前綴參數來使模型適應特定任務。

兩者的區別
1.調整對象不同：Prompt Tuning 主要調整的是模型的輸入，通過在輸入中添加提示來引導模型；

而 Prefix Tuning 則是直接調整模型的部分參數，特別是前綴部分的參數。

2.調整范圍不同：Prompt Tuning 的調整范圍相對較小，主要關注輸入層面的變化；而 Prefix Tuning 的調整范圍則相對較大，涉及模型內部的部分參數。

3.對模型的影響不同：由于Prompt Tuning 主要修改輸入，因此它對模型的影響較為間接；而Prefix Tuning 直接修改模型參數，對模型的影響更為直接和顯著。

45、解釋一下“Transformer”架構，并說明它為何在現代大模型中如此重要。
答案：Transformer 是一種基于自注意力（Self-Attention）機制的深度學習架構，由 Google 在 2017 年提出。它摒棄了傳統的循環神經網絡（RNN）中的序列處理方式，轉而使用注意力機制來并 行處理輸入序列的所有位置，極大地提升了處理速度和模型容量。Transformer 在處理長距離依賴關 系方面表現出色，因此成為構建大規模語言模型（如 BERT、GPT 系列）的基礎，對自然語言處理領 域產生了革命性影響。

46、什么是“微調（Fine-tuning）”，并說明它在大模型應用中的作用。

答案：微調是指在預訓練好的大模型基礎上，針對特定下游任務，使用特定領域的數據進行二次訓練 的過程。這允許模型在保持大量通用知識的同時，學習任務特定的細微差別。微調是大模型實際應用 中非常關鍵的一環，它使模型能夠適應從情感分析、問答系統到文本生成等各種特定任務。

47、解釋一下“Prompting”技術，并舉例說明。

答案：Prompting 是一種通過巧妙設計輸入文本（即提示），引導大模型產生所需輸出的技術。而 不是直接對模型進行微調，Prompting 通過改變模型接收輸入的方式，使其在特定任務上表現更好。 例如，在問答任務中，不是直接輸入問題和答案讓模型學習，而是構造如“問：… 答：…”這樣的模 板，促使模型在生成答案前理解問題的上下文。

48、如何評估大模型的性能？有哪些常見的評估指標？
答案：大模型的性能評估通常涉及多個維度，包括準確性、生成質量、響應速度和資源消耗等。常見 的評估指標包括：準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召回率（Recall）、F1 分數、BLEU 分數（用于評估文本生成的質量）、Perplexity（評估語言模型的不確定性）以及運行時的吞吐量和 延遲。

49、解釋“模型蒸餾（Model Distillation）”概念，并說明它在大模型場景中的應 用。
答案：模型蒸餾是一種將復雜、大型模型（教師模型）的知識轉移到小型、高效模型（學生模型）的 技術。通過讓小模型模仿大模型的行為，可以在保持一定性能水平的同時，減少模型的計算和存儲成 本。在大模型場景中，蒸餾常用于部署模型到資源受限的環境，或者優化模型的推理速度。

50、簡述“模型膨脹（Model Bloating）”問題，并提供解決方案。
答案：模型膨脹指的是隨著模型規模的增大，其性能提升逐漸減緩甚至出現邊際效用遞減的現象。解 決模型膨脹的策略包括：引入正則化項限制模型復雜度；使用模型剪枝剔除不重要的權重；實施模型 量化減少模型參數的位寬；以及開發更高效的模型架構和訓練方法，如稀疏激活、動態路由等。

51、解釋一下“自我監督學習（Self-Supervised Learning）”，并說明它如何幫助 訓練大模型。
答案：自我監督學習是一種無監督學習方法，它通過設計預訓練任務，使模型從未標注數據中學習有 用的特征。在大模型訓練中，自我監督學習尤為重要，因為它允許模型在沒有昂貴的人工標注數據的 情況下，通過預測掩碼的單詞、句子排序或上下文信息等任務，學習到豐富的語言結構和語義知識。

52、如何理解“多模態學習”在大模型中的應用？
答案：多模態學習是指模型同時處理和整合不同類型的數據（如文本、圖像、聲音等）的能力。在大

模型中，多模態學習使得模型能夠理解更復雜的場景，如圖文匹配、視頻內容理解等。通過聯合訓練 或跨模態融合技術，模型可以學習到不同模態間的關系，提升綜合理解和生成能力。

53、問題：簡述“對抗性攻擊”對大模型的影響，以及如何防御。
答案：對抗性攻擊指通過給輸入添加人眼難以察覺的微小擾動，導致模型錯誤預測。對大模型而言， 這種攻擊可能導致嚴重的安全和信任問題。防御策略包括：使用對抗性訓練，即在訓練過程中加入對 抗樣本以增強模型魯棒性；輸入凈化，移除或減輕輸入數據中的潛在擾動；以及檢測和拒絕可疑輸入，使 用統計或機器學習方法識別異常輸入。

54、解釋“模型可解釋性”的重要性，并說明在大模型中實現可解釋性的挑戰。
答案：模型可解釋性指的是理解模型內部工作原理和決策過程的能力，對于建立信任、合規性檢查以 及錯誤診斷至關重要。然而，大模型由于其復雜性和規模，實現可解釋性面臨巨大挑戰，包括高度非 線性、高維度參數空間和黑箱特性。解決方法包括開發專門的解釋技術，如注意力機制可視化、特征 重要性分析以及局部可解釋模型（如 LIME、SHAP）。

55、Transformer為何使用多頭注意力機制？（為什么不使用一個頭）
（1）Transformer使用多頭注意力機制的主要原因
捕捉不同的特征：每個頭可以學習和捕捉輸入序列中的不同特征或模式。
增強模型的表達能力：多個頭的并行計算可以豐富模型的表達能力，使其能夠關注到輸入的不同方面。
具體而言，多頭注意力機制通過并行計算多個不同的注意力頭，每個頭有自己的一組權重矩陣，最后將這些頭的 輸出拼接起來，再進行線性變換，從而綜合各個頭的信息。
（2）并且作者發現這樣效果好，如下圖：

56、Transformer為什么Q和K使用不同的權重矩陣生成，為何不能使用同一個值進行
自身的點乘？

Q（查詢）和K（鍵）使用不同的權重矩陣生成，是為了在計算注意力得分時能夠捕捉到輸入序列中不同的特 征。如果使用同一個值進行自身的點乘，模型無法有效區分查詢向量和鍵向量的不同特征，導致注意力機制失去 靈活性和區分能力。因此，通過不同的權重矩陣生成Q和K，可以增強模型的表達能力，確保注意力機制能夠更 好地識別和利用輸入序列中的信息。

57、不用[CLS]的語義輸出，有其他方式可以代替嗎？

這個問題還是考察到了[CLS]的核心內涵，也就是如何獲得整個sentence的語義表示。既然不讓使用特 意訓好的[CLS]，那我們就從每個token得到的embedding入手，把所有的token弄到一起。

很直觀的思路，就是對BERT的所有輸出詞向量（忽略[CLS]和[SEP]）應用MaxPooling和AvgPooling， 然后將得到的兩個向量拼接起來，作為整個序列的表示。這樣做的話可以同時保留序列中最顯著的特征 （通過MaxPooling）和整體的，均衡的特征（通過AvgPooling）。

當然這種做法我本人并沒有嘗試過，或許也不是一個很好做的研究/工作方向。

58、Bert中有哪些地方用到了mask?

預訓練任務Masked Language Model (MLM) self-attention的計算

下游任務的decoder

59、預訓練階段的mask有什么用？

雖然MLM現在被主流LLM拋棄了，但是也是一項很重要的任務。

主要的思想是，把輸入的其中一部分詞匯隨機掩蓋，模型的目標是預測這些掩蓋詞匯。這種訓練方式使 得每個位置的BERT都能學習到其上下文的信息。

60、attention中的mask有什么用？（BERT中）

這是nlp任務很重要的問題，就是不同樣本的seq len不一樣。但是由于輸出的seq len需要一致，所以 需要通過補padding來對齊。而在attention中我們不希望一個token去注意到這些padding的部分，因 為實際場景下它們是不存在的，所以attention中的mask就是來處理掉這些無效的信息的。

具體來說就是在softmax前每個都設為-inf（或者實際的場景一個很小的數就可以），然后過完softmax 后"padding"部分的權重就會接近于零，query token就不會分配注意力權重了。

61、Bert是如何處理傳統方法難以搞定的溢出詞表詞(oov)的語義學習的？

前面提到了，關鍵詞是subword。

62、中文是如何處理溢出詞表詞(oov)的語義學習的？

subword處理中文都是字符級別的，所以就不會有詞級別oov的問題了。

63、為什么說GPT是單向的Bert是雙向的？

這也是decoder-only和encoder-only的區別。

decoder-only架構的生成模型在輸出的時候只能看到當前位置前的tokens，也就是屏蔽了序列后面的 位置，以適配NTP任務。

encoder-only架構的編碼模型在輸出的時候可以利用前后位置的tokens，以適配MLM任務。 具體的做法是self-attention加不加casual mask，也就是遮不遮住序列后面的內容。

64、Bert如何處理一詞多義？

一詞多義指的是在不同句子中token有不同的含義。

這正是self-attention解決的，搭配上MLM的任務，就可以讓每個token會注意到上下文的其他token 來得到自己的embedding。

65、Bert中的transformer和原生的transformer有什么區別？

其實很多，如果我們只討論模型架構，也就是對比Attention is All You Need的encoder和BERT的話， 最重點的區別在于位置編碼。

原生的transformer是最經典的Sinusoidal絕對位置編碼。 而BERT中變成了可以學習的參數，也就是可學習位置編碼。

變得可學了的話，只要模型學習能力強，數據量夠，確實不會差。可以類比卷積核從手工變成了模型自 己學。

關于位置編碼，如果你有時間的話，建議從下面的鏈接一直往后看，蘇神的內容質量都很高。位置編碼 確實大有可為，最近RoPE+NTK的方法來外推context length也挺讓人熱血沸騰的。
Transformer升級之路：1、Sinusoidal位置編碼追根溯源 - 科學空間|Scientific Spaces

66、Albert是通過什么方法壓縮網絡參數的？有什么問題？

兩個技巧，其一是參跨層數共享，其二是對嵌入參數化進行因式分解，也就是“不再將 one-hot 向量
直接映射到大小為 H 的隱藏空間，先映射到一個低維詞嵌入空間 E，然后再映射到隱藏空間”。

問題也是“模型壓縮”通用的問題，網絡表達能力和容量下降。然后推理速度也不會有很直觀的提升。

67、attention計算方式以及參數量，attention layer手寫，必考。

如果你找的工作是比較基礎的，比如說本科生找llm相關實習，那基本會讓你手寫多頭。

如果你想比較方便地一站對比各個Transformer模型的源碼，可以來這個庫：GitHub -OpenBMB/ModelCenter

68、ransformer模型的基本結構是什么?它是如何改變深度學習領域的?
基本結構:Transformer模型由編碼器和解碼器組成，每個編碼器包含多層自注意力和前饋網絡，解碼器增加 了編碼器-解碼器注意力。模型中廣泛使用了殘差連接和層歸一化。影響:Transformer引入了自注意力機制，使 得模型能夠并行處理序列數據，顯著提高了長距離依賴項的處理能力，改變了序列建模和自然語言處理的主流方 法。
69、Transformer為何能夠有效地處理長距離依賴問題?與傳統RNN和LSTM相比有哪 些優勢?
長距離依賴處理:Transformer通過自注意力機制直接計算序列中任意兩點間的依賴關系，避免了RNN和LSTM 中的逐步傳播，因此能有效捕捉長距離依賴。
優勢:相比RNN和LSTM，Transformer具有并行化處理的優勢,縮短了訓練時間。同時， 它避免了梯度消失問題，提高了對長序列的建模能力。
70、多頭注意力的作用是什么?
作用:多頭注意力允許模型同時從不同的表示子空間捕獲信息，增強了模型對不同位置和語義信息的捕捉能力，
提高了注意力機制的表達能力 1、能不能手寫下attention?

71、Transformer模型如何平衡模型性能與計算資源的消耗?

平衡策略:Transformer通過調整模型大小(層數、維度等)、使用注意力機制的有效變體(如稀疏注意力)和優化技 術(如混合精度訓練)來平衡性能和計算資源消耗

72、Transformer模型的自注意力機制如何實現并行處理?

在自注意力機制中，模型對輸入序列的每個元素計算其與序列中所有其他元素之間的注意力得分。這一計算是矩 陣乘法形式的，可以高效地利用現代硬件(如GPU或TPU)進行并行計算。這種并行化大大提升了模型的訓練和推 理速度，特別是對于長序列數據。

73、在Transformer模型中，位置編碼(Position Encoding)的作用是什么
作用:位置編碼賦予模型對輸入序列中元素位置的感知能力，因為自注意力機制本身不 具備區分不同位置信息的能力。
74、Transformer模型如何處理變長輸入序列?
處理方式:Transformer通過位置編碼處理變長輸入，配合掩碼(masking)技術來處理不同長度的序列，確保模型 在自注意力計算中只關注有效的輸入部分。
75、Transformer模型的縮放點積注意力(Scaled Dot-Product Attention)是什么， 其重要性在哪里?
定義:縮放點積注意力是一種計算注意力權重的方法，它通過對查詢(Q)、鍵(K)的點積結果進行縮放，并應用 softmax函數獲取權重。
重要性:此機制允許模型在給定查詢的情況下，動態地聚焦于關鍵的信息，縮放因子能避免在高維空間中點積結果 過大，導致梯度消失問題。
76、Transformer模型在實踐中如何優化以處理超長序列?
優化方法:針對超長序列，可以采用分塊注意力、稀疏注意力、記憶壓縮技術或者長序列專用的Transformer變體 來降低計算復雜度
77、Transformer模型在自注意力層中如何解決多尺度表示問題?
解決方式:通過多頭注意力設計，模型能夠在不同的表示子空間中捕捉信息，從而同時考慮不同尺度的序列特征。
78、Transformer模型中的自注意力機制在計算效率和表示能力之間是如何權衡的?
自注意力機制通過并行處理序列數據提高計算效率，而多頭注意力設計則提升了模型的表示能力。權衡通常通過 調整頭的數量和維度大小來實現。
79、Transformer模型的參數共享策略對模型性能有何影響?
影響:參數共享能減少模型參數量，避免過擬合，同時在多任務學習中可以提高模型的泛化能力。
80、Transformer encoder和decoder的區別?
區別:編碼器負責處理輸入序列，解碼器則在此基礎上增加了編碼器-解碼器注意力層，用于將編碼器的輸出與當 前生成的序列相結合，進行序列生成。
81、Transformer模型中的前饋網絡(Feed-Forward Networks)的作用是什么?
作用:前饋網絡對自注意力層的輸出進行非線性變換，增加了模型的表達能力，并可以捕捉局部特征。
82、Transformer網絡很深，是怎么避免過擬合問題的?
Transformer網絡采用以下機制以避免過擬合并促進深層結構的訓練: Dropout: 在自注意力、前饋層和嵌入層中隨機抑制節點激活，提高泛化性。 權重衰減:引入L2正則化懲罰過大的權重參數，限制模型復雜度。

標簽平滑:在損失函數中對真實標簽分布進行平滑，避免模型對某些類別的過度自信。殘差連接:通過跳躍連接， 實現特征直傳，緩解梯度消失問題并加速收斂。
83、Transformer的兩個mask機制是什么?
兩種掩碼:
序列掩碼:用于屏蔽輸入序列中的填充
(padding)部分，確保這些位置不影響自注意力的計算。
查找掩碼:用于解碼器中防止未來信息泄露， 確保在預測下一個詞時只能使用之前的詞。
84、Transformer為什么要用Layer norm?作用是什么
層歸一化(Layer
normalization)可以加速訓練并提高穩定性，通過對輸入的特征進行歸一化，減少了不同初始化和批量 數據分布差異帶來的影響。
85、Encoder和decoder是如何進行交互的?
交互方式:在解碼器中，編碼器-解碼器注意力層允許解碼器的每個位置訪問編碼器的所有位置的輸出。這種機制 使解碼器能夠根據編碼器的上下文信息生成輸出序列。
進階篇 注意力

86、Transformer計算attention的時候為何選擇點乘而不是加法？兩者計算復雜度和 效果上有什么區別？
?捕捉相關性：點乘能夠更好地捕捉查詢（Q）和鍵（K）之間的相關性。點乘可以視為一種元素級別的加權求 和，權重由Q和K的對應元素共同決定，這使得模型能夠更精確地衡量它們之間的匹配程度。
?計算效率：雖然點乘和加法在單個元素操作的計算復雜度上相似，但在矩陣運算中，點乘可以利用現代硬件 （如GPU）上的并行計算優勢，實現高效的大規模運算。
?可擴展性：點乘天然支持擴展到多頭注意力（Multi-Head Attention），這是Transformer架構中的一個重 要特性。在多頭注意力中，模型并行地執行多個點乘操作，然后將結果合并，以捕獲不同子空間的信息。
?梯度傳播：點乘在反向傳播中具有更好的梯度傳播特性。在深度學習中，梯度的傳播對于模型的訓練至關重 要，點乘操作的梯度計算相對簡單，有助于優化算法的穩定性和收斂速度。
?泛化能力：點乘作為一種通用的操作，可以更容易地泛化到不同的任務和模型架構中。加法雖然簡單，但在 捕捉復雜模式和關系方面可能不如點乘有效。
87、為什么在進行softmax之前需要對attention進行scaled（為什么除以dk的平方 根），并使用公式推導進行講解
在Transformer模型中，自注意力（Self-Attention）機制的核心是計算一個查詢（Query, Q QQ）與所有鍵 （Key, K KK）的點積，然后通過softmax函數進行歸一化，得到注意力分布。公式如下：

其中，V 是值（Value），dk 是鍵（Key）的維度。
為什么需要進行縮放（Scaling）？

  1. 梯度消失/爆炸問題：在深度學習中，當模型很深時，梯度可能會隨著層數的增加而變得非常小（梯度消失） 或者非常大（梯度爆炸）。在自注意力中，如果不進行縮放，隨著dk的增加，QKT的結果可能會變得非常大， 導致softmax函數的梯度變得非常小，進而導致梯度消失問題。
  2. 穩定性：縮放操作提高了模型的穩定性。通過除以除以 ，我們確保了即使在dk較大的情況下， softmax函數的輸入也不會變得過大，從而使得梯度保持在一個合理的范圍內。
  3. 概率分布：softmax函數的輸出是一個概率分布，其值的范圍在0到1之間。如果不進行縮放，當dk較大時，
    的值可能會非常大，導致softmax函數的輸出值遠離0和1，這會使得模型難以學習到有效的注意力

其中，⊙表示Hadamard積（元素乘積）， 是損失函數對值 V的梯度。

當 dk較大時，QKT 的值可能會非常大，導致softmax函數的梯度非常小，因為softmax函數的梯度與輸入值的差 值成反比。因此，我們通過縮放來控制這個差值的大小：

的值也不會過大，從而保持了梯度的穩定性。梯度變為：

通過這種方式，我們確保了即使在高維情況下，梯度也能保持在一個合理的范圍內，從而有助于模型的訓練和收 斂。
88、在計算attention score的時候如何對padding做mask操作？

在計算注意力得分時，對padding進行mask操作目的是為了避免模型將注意力集中在填充位置上（因為這些位 置不包含實際的有用信息）。具體做法是在計算注意力得分之前，對填充位置對應的得分加上一個非常大的負數 （如負無窮），通過softmax后，這些位置的權重接近于零，從而不影響實際有效的序列位置。
注：什么是padding？
在處理自然語言時，輸入的序列長度可能不同。為了讓所有序列能夠在一個批次中進行計算，我們會在較短的序 列后面填充特殊的標記，通常是零（0）。這些填充標記就是padding。
注：為什么要對padding做mask操作？
如果不對padding做mask操作，模型可能會誤把這些填充位置當作有效信息進行處理，從而影響注意力得分的 計算，最終影響模型的性能。因此，需要在注意力計算時忽略這些填充位置。
89、為什么在進行多頭注意力的時候需要對每個head進行降維？（可以參考上面一個問 題）
回答：在進行多頭注意力時，需要對每個頭進行降維，以保證每個頭的計算復雜度不會過高，同時能夠并行計算。 將輸入的維度分成多個頭，可以讓每個頭處理更小維度的數據，從而降低單頭的計算復雜度，減小參數量，提高 計算效率。并且通過多個頭的組合，增強模型的表達能力和魯棒性。
詳細講解：
1.降低計算復雜度
假設輸入的維度是d，每個頭的輸出維度也是d。如果不進行降維，每個頭的輸出維度仍然是d，那么在拼接多個 頭的輸出時，最終的維度將是d * num heads（num heads表示頭的數量）。這樣維度會變得非常大，計算復 雜度和內存需求都大大增加。通過對每個頭進行降維，每個頭的輸出維度變為d / num heads。這樣，即使拼接 多個頭的輸出，最終的維度也仍然是d，保持了與輸入相同的維度，避免了計算復雜度和內存需求的急劇增長。
2.保持模型的參數數量可控
模型的參數數量直接影響訓練的難度和時間。如果每個頭都不進行降維，那么模型的參數數量會大大增加，訓練 起來會非常困難。而對每個頭進行降維，可以控制每個頭的參數數量，從而使得整個模型的參數數量保持在一個 可控范圍內。
3. 維持信息的多樣性
通過對每個頭進行降維，可以確保每個頭在一個更小的子空間中進行注意力計算。這意味著每個頭可以在不同的 子空間中學習到不同的特征，增加了模型的多樣性和魯棒性。最終的拼接結果融合了不同子空間的信息，使得模 型能夠更全面地理解輸入數據。
90、大概講一下Transformer的Encoder模塊？
Transformer的Encoder模塊由N層堆疊組成，每層包括兩個子層：
1.多頭自注意力機制（Multi-Head Self-Attention）
2.前饋神經網絡（Feed-Forward Neural Network）
每個子層后都接一個殘差連接（Residual Connection）和層歸一化（Layer Normalization）。輸入首先通過 嵌入層（Embedding），然后通過位置編碼（Positional Encoding）加上位置信息，再依次經過各層編碼器， 最終輸出編碼后的序列表示。

91、為何在獲取輸入詞向量之后需要對矩陣乘以embedding size的開方？意義是什 么？
在獲取輸入詞向量之后，需要對矩陣乘以embedding size的平方根，是為了保持向量的尺度穩定。Embedding 的值通常是隨機初始化的，乘以開方后的結果能保證在后續的點乘計算中，值的尺度不會過大或過小，從而有利 于模型的訓練穩定性。

92、簡單介紹一下Transformer的位置編碼？有什么意義和優缺點？
Transformer的位置編碼（Positional Encoding）是為了給模型提供序列中各個位置的信息，因為Transformer 本身不具備順序信息。位置編碼通過正弦和余弦函數生成，對不同位置生成不同的編碼。
優點是能夠顯式地提供位置信息，易于計算，缺點是位置編碼固定，不能根據上下文動態調整。
93、你還了解哪些關于位置編碼的技術，各自的優缺點是什么？
除了位置編碼，其他位置表示技術還有：
?可學習的位置編碼（Learnable Positional Encoding）：位置編碼作為可學習的參數，優點是靈活，能夠根 據數據調整，缺點是可能需要更多的訓練數據。
?相對位置編碼（Relative Positional Encoding）：考慮到相對位置關系，優點是能夠捕捉相對位置信息， 適用于長序列，缺點是實現復雜度高。
?混合位置編碼（Hybrid Positional Encoding）：結合絕對和相對位置編碼，優點是綜合兩者優點，缺點是 實現復雜度增加。
94、簡單講一下Transformer中的殘差結構以及意義。
Transformer中的殘差結構（Residual Connection）是在每個子層輸出后，加入輸入的原始信息，通過直接相 加實現。這有助于緩解深層網絡中的梯度消失問題，保證信息流的順暢，促進訓練過程的穩定和快速收斂。
95、為什么transformer塊使用LayerNorm而不是BatchNorm？LayerNorm 在 Transformer的位置是哪里？
Transformer塊使用LayerNorm而不是BatchNorm，因為LayerNorm在序列模型中表現更好。BatchNorm在 處理變長序列和小批量數據時不穩定，而LayerNorm對每個樣本獨立進行歸一化，更適合變長序列數據。 LayerNorm通常位于每個子層的殘差連接之后。
96、簡答講一下BatchNorm技術，以及它的優缺點。
BatchNorm（批量歸一化）是對每個小批量數據進行歸一化，減去均值除以標準差，再引入可學習的縮放和平

移參數。
優點是加快訓練速度，緩解梯度消失和爆炸問題。缺點是在小批量或變長序列中效果不穩定，不適合序列模型。
97、簡單描述一下Transformer中的前饋神經網絡？使用了什么激活函數？相關優缺 點？
Transformer中的前饋神經網絡FeedForward由兩個線性變換和一個激活函數組成，激活函數通常是ReLU。如 下公式：max相當于Relu
優點是增加模型的非線性表達能力，結構簡單高效。缺點是ReLU可能導致部分神經元輸出恒為零（死神經元）， 需要慎重選擇超參數。

98、Encoder端和Decoder端是如何進行交互的？（在這里可以問一下關于seq2seq的
attention知識）
Encoder端和Decoder端通過注意力機制進行交互。Encoder將輸入序列編碼成隱藏表示，Decoder通過多頭注 意力機制，將編碼器的輸出作為鍵和值，解碼器的輸出作為查詢，計算注意力得分，從編碼器的輸出中提取相關 信息，生成新的輸出序列。
下面用一個更通俗的類比來解釋Transformer中編碼器（Encoder）和解碼器（Decoder）之間的交互。想象一 下，編碼器和解碼器是兩個團隊，它們要共同完成一個任務：把一種語言翻譯成另一種語言。

編碼器團隊（Encoder）：
? 編碼器團隊的任務是仔細閱讀原始語言（比如英語）的句子，并理解它的意思。
? 每個團隊成員（編碼器層）都會貢獻自己對句子的理解，最終形成一個整體的理解（隱藏狀態）。 解碼器團隊（Decoder）：
? 解碼器團隊的任務是根據編碼器團隊的理解，逐字逐句地把句子翻譯成目標語言（比如法語）。 交互的橋梁：注意力機制：
? 當解碼器團隊開始工作時，他們需要不斷地與編碼器團隊溝通，以確保翻譯的準確性。
? 他們通過一個特殊的“對講機”（注意力機制）來溝通。解碼器團隊的每個成員（解碼器層）都會問編
碼器團隊：“在這個翻譯步驟中，原文中的哪個部分最重要？”
4.編碼器團隊的回答：
?編碼器團隊會根據解碼器團隊的問題，給出一個“重要性評分”（注意力權重），告訴解碼器團隊在當 前翻譯步驟中，原文的哪些部分是重要的。
5.解碼器團隊的翻譯：
?根據編碼器團隊給出的重要性評分，解碼器團隊會綜合考慮這些信息，并決定下一個翻譯出的詞是什么。這 個過程會一直重復，直到整個句子被翻譯完成。
6.防止作弊的規則（掩碼）：
?在翻譯過程中，有一個規則：解碼器團隊不能提前看到未來的詞（不能作弊）。所以他們會用一個“遮
蓋布”（掩碼）來確保在翻譯當前詞時，只能看到已經翻譯出來的部分。
通過這種方式，Transformer模型中的編碼器和解碼器可以協同工作，完成復雜的任務，比如語言翻譯、文本摘 要等。編碼器團隊深入理解輸入信息，而解碼器團隊則利用這些理解，一步步構建出高質量的輸出。
（Seq2seq（序列到序列）模型中，注意力機制用來解決長序列依賴問題。傳統的seq2seq模型在解碼時只能使 用Encoder的最后一個隱狀態，這對于長序列可能效果不好。注意力機制通過計算Decoder的每個時間步與

Encoder輸出的所有時間步之間的相關性，動態地選擇信息，提升了翻譯效果。）
99、Decoder階段的多頭自注意力和encoder的多頭自注意力有什么區別？（為什么需 要decoder自注意力需要進行 sequence mask)
Decoder階段的多頭自注意力需要進行sequence mask，以防止模型在訓練時看到未來的單詞。Encoder的多 頭自注意力沒有這種限制。Sequence mask確保模型只關注已生成的部分，避免信息泄露，提高訓練的效果。
100、Transformer的并行化提現在哪個地方？Decoder端可以做并行化嗎？
Transformer的并行化體現在注意力機制和前饋神經網絡上，因為每個時間步的計算彼此獨立。
Decoder端不能完全并行化，因為當前步的輸出依賴于前一步的結果，但自注意力機制部分可以并行化。
101、簡單描述一下wordpiece model 和 byte pair encoding，有實際應用過嗎？
WordPiece Model和Byte Pair Encoding（BPE）都是子詞分割技術。 WordPiece將詞分割成子詞，提高模型的詞匯覆蓋率。BPE是合并最頻繁的字對。

  1. WordPiece Model:
    想象一下，你有一個工具箱，里面有各種各樣的拼圖碎片，每個碎片代表一個語素或詞的一部分。WordPiece模 型就像這個工具箱，它把單詞分解成更小的、有意義的片段。
    這樣做的好處是，即使工具箱里沒有某個完整的單詞，你也可以通過拼湊這些小片段來表達這個單詞的意思。在 機器學習中，這可以幫助模型理解和生成新的、未見過的詞匯。
  2. Byte Pair Encoding（BPE）:
    BPE更像是一種編碼技巧，它觀察文本數據，找出最常見的字節對，然后把這些字節對合并成一個單一的單元。 比如，“power”和“ful”這樣的詞，如果它們經常一起出現，BPE就會把它們看作一個單元。這樣做可以減少 詞匯表的大小，同時保持詞匯的多樣性。
    實際應用:
    這兩種技術在自然語言處理（NLP）中非常實用，特別是在機器翻譯、文本生成等任務中。它們幫助模型處理那 些在訓練數據中很少見或完全沒見過的詞匯。
    102、Transformer訓練的時候學習率是如何設定的？Dropout是如何設定的，位置在 哪里？Dropout 在測試的需要有什么需要注意的嗎？
    （1）預熱策略： Transformer通常使用預熱（warm-up）策略和學習率衰減相結合的方法。在訓練的前一部分 迭代中，學習率逐漸增加，然后按照預定的方式逐漸減少。
    其中，d model 是模型的維度，step num 是當前訓練步數，warmup steps 是預熱步數。 （2）Transformer中使用Dropout層來防止過擬合，具體位置包括：
    自注意力機制中的注意力權重計算后。
    前饋神經網絡的輸出。 殘差連接后的輸出。
    設定：通常Dropout概率設定為0.1，但可以根據具體任務和數據進行調整。
    （3）測試時：不使用Dropout：在測試或推理階段，Dropout不再使用，即不會隨機丟棄節點，而是使用所有 節點參與計算。

103、引申一個關于bert問題，bert的mask為何不學習transformer在attention處進 行屏蔽score的技巧？
BERT的掩碼設計目的是為了在預訓練過程中讓模型學習豐富的上下文表示，而不是為了防止信息泄漏，這與

Transformer中attention mask的用途不同。 BERT中的mask：
1.預訓練任務：BERT使用掩碼語言模型（Masked Language Model, MLM）進行預訓練，即在輸入序列中 隨機選擇一些單詞進行掩碼，然后讓模型預測這些掩碼位置的單詞。
2.原因：獨立于位置的預測：BERT的掩碼操作是對輸入的特定位置進行掩碼，目的是讓模型能夠學習到每個單 詞的上下文表示，而不需要關注具體位置。
3.不同任務：BERT的設計目標是讓模型學習到每個單詞的上下文表示，而Transformer的attention掩碼 （mask）主要用于在序列生成中防止信息泄漏，如自回歸模型中防止預測未來的單詞。
Transformer的注意力掩碼（attention mask）：
1.屏蔽未來信息：在自回歸模型中，如GPT，使用注意力掩碼來屏蔽未來的單詞，以防止信息泄漏，從而確保 模型只能利用當前和過去的信息進行預測。
2.序列長度不同：在處理不同長度的序列時，使用掩碼來標識實際存在的部分和填充部分（padding），從而 保證模型的注意力計算只在有效部分進行。
104、請闡述 Transformer 能夠進行訓練來表達和生成信息背后的數學假設，什么數學 模型

在Transformer模型中，一個關鍵的數學模型是自注意力機制（Self-Attention Mechanism）。自注 意力機制允許模型在處理序列數據時，同時考慮序列中不同位置之間的依賴關系，從而更好地捕捉上下 文信息。
假設我們有一個輸入序列,其中是第 i個位置的詞嵌入向量，我們的目標是通過 Transformer模型來預測下一個詞 。Transformer模型的訓練目標是最大化下一個詞的條件概率：

其中

是一個表示預測 的得分函數。在
Transformer模型中，通過注意力權重的加權求和來計算預測得分。具體地，得分函數可以表示為：

其中是注意力權重，表示模型在預測時對第i個位置的關注程度，是一個表示預測 第i個位置的詞的關聯程度的函數。
為了計算注意力權重 ，Transformer模型使用了Scaled Dot-Product Attention機制：

是
查詢向量和鍵向量的維度。
105、Transformer 的 Positional Encoding 是如何表達相對位置關系的，位置信息 在不同的Encoder 的之間傳遞會丟失嗎？
Transformer中的Positional Encoding用于向輸入的詞嵌入中添加位置信息，以便模型能夠理解輸入序 列中詞語的位置順序。Positional Encoding通常是通過將位置信息編碼成一個固定長度的向量，并將 其與詞嵌入相加來實現的。
Positional Encoding的一種常見表達方式是使用正弦和余弦函數，通過計算不同位置的位置編碼向量 來表示相對位置關系。具體來說，位置 pos 的位置編碼PE(pos)可以表示為：

其中，pos 是位置，i 是位置編碼向量中的維度索引，是詞嵌入維度。這種位置編碼方式允許模 型學習到不同位置之間的相對位置關系，同時能夠保持一定的周期性。
至于位置信息在不同的Encoder之間是否會丟失，答案是不會。在Transformer模型中，位置編碼是在 每個Encoder和Decoder層中加入的，并且會隨著詞嵌入一起流經整個模型。因此，每個Encoder和 Decoder層都會接收到包含位置信息的輸入向量，從而能夠保留輸入序列的位置關系。這樣，位置信息 可以在不同的Encoder之間傳遞，并且不會丟失。
106、請描述一下你認為的把 self-attention 復雜度從 O(n2) 降低到 O(n)有效方案.
局部注意力機制： 在全局self-attention中，每個位置的詞語都與整個序列中的所有其他位置計算注意 力權重。但實際上，相對較遠的詞語之間的關聯性可能并不是那么重要。因此，我們可以采用一種局部 注意力機制，只計算每個位置與其周圍一定范圍內的詞語之間的注意力。
窗口化注意力： 在局部注意力機制中，可以使用一個固定大小的窗口來定義每個位置與其相鄰詞語的 范圍。例如，可以選擇一個固定大小的窗口，如5或7，然后只計算每個位置與其相鄰的5個或7個詞語 之間的注意力權重。
可學習的位置偏移： 為了使模型能夠學習到適合不同任務和數據的局部注意力模式，可以引入可學習 的位置偏移參數。這些參數可以學習到不同位置之間的相對關系，從而指導模型在計算注意力權重時選 擇正確的窗口范圍。
多尺度注意力： 除了固定大小的窗口，還可以引入多尺度的注意力機制。例如，在每個位置處可以同 時計算多個不同大小的窗口范圍的注意力，然后將它們進行加權平均，以綜合考慮不同范圍內的詞語之 間的關聯性。
107、如果使用 Transformer 對不同類別的數據進行訓練，數據集有些類別的數據量很 大(例如有 10 億條)，而大多數類別的數據量特別小(例如可能只有 100 條)，此時如何 訓練出一個相對理想的 Transformer 模型來對處理不同類別的任務？
類別加權損失函數： 使用加權損失函數來平衡不同類別之間的數據量差異。對于數據量較小的類別， 可以賦予更高的權重，以便模型更加關注這些類別的訓練樣本。這樣可以確保模型在訓練過程中更加平 衡地學習到每個類別的特征。
數據增強： 對于數據量較小的類別，可以采用數據增強的方法來擴充訓練數據集。數據增強技術可以 通過對原始數據進行隨機變換、旋轉、剪裁等操作來生成新的訓練樣本，從而增加數據集的大小和多樣 性。
遷移學習： 利用在數據量較大的類別上預訓練的模型參數作為初始化參數，然后在數據量較小的類別 上進行微調。這種遷移學習的方法可以利用大規模數據集中學習到的通用特征來加速和提高在小規模數 據集上的性能。
數據重采樣： 對于數據量較大的類別，可以采用數據重采樣的方法來減少其樣本數量，以使不同類別 之間的數據量更加平衡。常見的重采樣方法包括隨機欠采樣、SMOTE（Synthetic Minority Over- sampling Technique）等。
類別分層采樣： 在訓練過程中，可以采用類別分層采樣的方法來確保每個批次中包含各個類別的樣本， 從而防止某些類別的樣本被忽略。這樣可以確保模型在每個批次中都能夠觀察到不同類別的樣本，有助 于模型更全面地學習到每個類別的特征。

108、如何使用使用多種類小樣本對 Transformer 訓練而取得很好的分類效果，請詳述 背后的架構設計和數學機制
類別加權損失函數： 設計一種損失函數，對不同類別的樣本賦予不同的權重，使得模型在訓練時更關 注那些類別數據量較小的樣本。常見的做法是使用加權交叉熵損失函數，其中每個類別的權重與其樣本 數量的倒數成正比。這樣可以確保模型更加關注樣本量少的類別，從而提高對小類別數據的分類性能。 過采樣和欠采樣： 通過過采樣來增加小類別的樣本量，或者通過欠采樣來減少大類別的樣本量，從而 使得不同類別的樣本數量更加平衡。這樣可以幫助模型更好地學習到所有類別之間的特征和區分性信息。 類別嵌入： 引入類別嵌入向量作為Transformer模型的輸入，以將類別信息融入到模型中。類別嵌入向 量可以通過預訓練的方式得到，或者通過模型訓練過程中學習到。這樣可以幫助模型更好地理解和區分 不同類別之間的語義差異。
類別自適應注意力： 在Transformer模型的注意力機制中引入類別自適應注意力，使得模型在不同類別 之間可以動態調整注意力權重，更好地關注樣本量較小的類別。這樣可以提高模型對小類別數據的分類 性能。
遷移學習： 利用已經在大數據集上預訓練好的Transformer模型進行遷移學習，然后在小樣本數據上微 調。這樣可以借助大數據集上學到的特征和知識，幫助模型更快地收斂并且更好地泛化到小樣本數據。
109、在給 Transformer 輸入 Embeddings 的時候是否可以使用多方來源的詞嵌入訓 練模型？請闡述背后的數學原理及工程上的具體實現機制
是的，Transformer模型在輸入Embeddings時可以使用來自多方來源的詞嵌入進行訓練。這種方法被 稱為多嵌入（multi-embedding）策略，它可以結合來自不同數據集、不同語料庫或不同預訓練模型 的詞嵌入，以提高模型在不同任務或不同領域的性能。下面是一些數學原理和工程上的具體實現機制： 數學原理： 在Transformer模型中，Embeddings層的目的是將輸入的離散詞匯映射到連續的詞嵌入空 間中，以便模型能夠理解輸入文本的語義和語法信息。使用多方來源的詞嵌入進行訓練時，實際上是在 為模型提供更豐富的語義信息，從而增強模型的泛化能力和表征能力。通過結合多個來源的詞嵌入，可 以充分利用不同數據集或不同領域的語義信息，從而提高模型的性能。
具體實現機制： 實現多嵌入策略的具體方法有幾種：
簡單融合： 將來自多個來源的詞嵌入簡單地拼接在一起或者取平均，作為模型的輸入Embeddings。這 種方法簡單直觀，但可能無法很好地利用不同來源的語義信息。
加權融合： 對來自不同來源的詞嵌入進行加權融合，權重可以通過訓練得到或者手動設定。這樣可以 根據不同來源的詞嵌入的重要性對其進行更靈活的控制。
門控機制： 使用門控機制（如門控單元或者注意力機制）來動態地調整不同來源的詞嵌入的貢獻，以 適應不同任務或不同上下文的需求。
領域特定嵌入： 為不同的領域或任務訓練獨立的詞嵌入，并將其與通用的詞嵌入進行融合。這樣可以 使模型在不同領域或任務中更好地泛化。
110、更深更寬的 Transformer 網絡是否意味著能夠獲得更強的預訓練模型？請至少從 3個角度，例如架構的工程化落地、參數的信息表達能力、訓練任務等，來展開具體的分 析
架構的工程化落地： 更深更寬的Transformer網絡通常具有更多的層和更多的注意力頭，這意味著模型

可以捕捉更復雜和更豐富的語義信息。在工程化落地中，更大的模型可能能夠更好地適應不同的任務和 數據，因為它們具有更強大的表示能力，能夠更好地理解和處理復雜的語言現象。
參數的信息表達能力： 更深更寬的Transformer網絡具有更多的參數，因此具有更強大的信息表達能力。 更多的參數可以使模型學習到更復雜和更細粒度的特征，從而提高模型對輸入數據的建模能力。這意味 著更大的Transformer模型可以更好地捕捉語言的結構和語義，從而產生更具有泛化能力的預訓練模型。 訓練任務： 更深更寬的Transformer網絡可能可以在更大規模的數據集上進行訓練，從而提高模型的泛 化能力。通過在更大的數據集上進行訓練，模型可以更好地學習到語言的統計規律和語義信息，從而提 高對新任務的適應能力。此外，更大的模型還可以通過更長時間的訓練來獲得更好的性能，因為它們具 有更多的參數和更強大的表示能力，可以更好地利用數據集中的信息。
111、如何大規模降低 Transformer 中 Embedding 中的參數數量？請至少具體分析 一種具體方法背后的數學原理和工程實踐
降低Transformer中Embedding層參數數量的一個常見方法是使用低維度的嵌入矩陣和共享參數。其 中，一種具體方法是使用詞嵌入的哈希技巧（Hashing Trick）來減少詞嵌入的維度和參數數量。下面 我將詳細解釋這種方法的數學原理和工程實踐：
數學原理：
哈希技巧的基本思想是將原始詞嵌入的高維向量通過哈希函數映射到低維空間中。這種方法的數學原理 是通過哈希函數將每個詞語映射到固定數量的桶（buckets）中，然后在每個桶中使用一個共享的詞嵌 入向量。因此，每個桶中的所有詞語都共享同一個詞嵌入向量，從而減少了詞嵌入層的參數數量。 工程實踐：
選擇哈希函數： 首先需要選擇一個哈希函數，它將詞語映射到固定數量的桶中。常用的哈希函數包括 簡單的取模運算或者更復雜的一致性哈希（Consistent Hashing）。
確定桶的數量： 確定每個詞嵌入向量被映射到的桶的數量。通常會根據詞嵌入的維度和期望的參數數 量來決定桶的數量。較大的桶數量會導致更多的參數共享，但可能會降低詞嵌入的表達能力。
構建哈希表： 對詞匯表中的每個詞語應用哈希函數，并將它們映射到對應的桶中。這樣就可以構建一 個哈希表，將每個桶和共享的詞嵌入向量關聯起來。
模型訓練： 在訓練過程中，使用哈希表中的共享詞嵌入向量來表示輸入文本中的詞語。對于每個詞語， 首先應用哈希函數得到其對應的桶，然后使用桶中的共享詞嵌入向量來表示該詞語。
112、請描述 Trasnformer 不同的 Layer 之間的 FeedForward 神經網絡之間的聯系， 例如在 Bert 中不同 Layer 之間的 CLS 有什么關系、對角矩陣隨著 Layer 的加深有何變 化等
在Transformer中，不同層之間的FeedForward神經網絡（FFN）之間存在一定的聯系，雖然它們在每 一層中的作用是相同的，但在整個模型中的效果可能會有所不同。以Bert為例，描述不同層之間的 FeedForward神經網絡之間的聯系：
CLS之間的關系： 在Bert中，每個Transformer層的最后一個CLS標記的輸出被用作整個句子的表示， 即句子級別的表示。這意味著每個層的CLS輸出在語義上應該是相似的，因為它們都代表了整個句子的 語義信息。因此，不同層之間的CLS輸出應該在語義上是相似的，但可能會有一些微小的差異，這可能 是由于模型在不同層學到了不同的語義表示。

對角矩陣的變化： 在Transformer的Self-Attention機制中，每個位置的詞語都會與其他位置的詞語計 算注意力權重，這些權重被組成一個注意力矩陣。對角矩陣可以表示每個位置與自己的關注程度，通常 在模型的不同層之間會有一些變化。在Bert中，隨著層數的加深，對角矩陣可能會發生變化，因為不同 層之間學習到的語義信息可能有所不同。但通常情況下，對角矩陣應該保持穩定或者有一定的模式變化， 以確保模型能夠正確地捕捉輸入序列中的關系。
113、如何降低 Transformer 的 Feedforward 層的參數數量？請詳述背后的數學原理 和工程實踐
降低Transformer的Feedforward層的參數數量可以通過減少隱藏層的維度或者減少隱藏層中的神經元 數量來實現。這樣可以降低模型的復雜度和計算成本，同時也有助于防止過擬合。以下是幾種降低 Feedforward層參數數量的具體方法：
減少隱藏層維度： 通過減少Feedforward層的隱藏層維度，可以降低每個神經元的參數數量。數學上，

這相當于將隱藏層的權重矩陣從原來的

減少到

，其中是原
始的隱藏層維度， 是降低后的隱藏層維度。這樣可以大大減少模型的參數數量，從而降低計算成 本。
減少隱藏層神經元數量： 可以通過減少Feedforward層的隱藏層神經元數量來降低參數數量。這意味 著減少每個隱藏層中的神經元數量，從而減少每個神經元的參數數量。數學上，這相當于將隱藏層的權 重矩陣的列數減少到 ，從而減少每個神經元的參數數量。
使用卷積代替全連接層： 在Feedforward層中使用卷積操作代替全連接層可以有效降低參數數量。卷 積操作具有局部連接和參數共享的特點，可以大大減少參數數量。數學上，可以將Feedforward層中的 全連接操作替換為卷積操作，從而減少參數數量。
使用矩陣分解技術： 使用矩陣分解技術（如SVD或LU分解）可以將Feedforward層的權重矩陣分解為 多個較小的矩陣，從而減少參數數量。數學上，可以將權重矩陣分解為兩個或多個較小的矩陣的乘積， 從而減少參數數量。
114、Transformer 的 Layer 深度過深，例如 512 個 Layer，會可能導致什么現象？ 請詳述背后的數學機制
梯度消失或爆炸： 隨著層數的增加，梯度在反向傳播過程中可能會逐漸消失或爆炸，導致模型難以收 斂或訓練不穩定。
計算資源消耗： 更深的Transformer模型需要更多的計算資源來進行訓練和推理，可能超出了可用的資 源限制。
過擬合： 更深的模型可能會增加過擬合的風險，特別是在數據集較小的情況下，模型可能會過度學習 訓練數據的噪聲。
訓練時間增加： 更深的模型需要更長的訓練時間來收斂，這可能會增加訓練成本和時間成本。
115、請描述至少三種判斷 Transformer 中神經元 Neuron 相對重要程度的具體方法 及其背后的數學原理
梯度重要性（Gradient Importance）： 梯度重要性方法通過分析神經元對損失函數的梯度大小來判斷 其相對重要程度。在訓練過程中，梯度值越大的神經元通常表示對于損失函數的影響越大，因此被認為 是比較重要的神經元。數學上，可以計算神經元的梯度范數作為其重要性指標，即梯度范數越大，神經

元越重要。
激活值重要性（Activation Importance）： 激活值重要性方法通過分析神經元的激活值分布來判斷其 相對重要程度。在訓練過程中，激活值較大的神經元通常表示對于模型的決策具有較大的影響，因此被 認為是比較重要的神經元。數學上，可以計算神經元的激活值分布的某種統計量（如均值、方差）作為 其重要性指標，即激活值分布的某種統計量越大，神經元越重要。
信息熵重要性（Information Entropy Importance）： 信息熵重要性方法通過分析神經元的輸出信息 熵來判斷其相對重要程度。在訓練過程中，信息熵較高的神經元通常表示對于模型的輸出具有較大的不 確定性，因此被認為是比較重要的神經元。數學上，可以計算神經元的輸出信息熵作為其重要性指標， 即信息熵越高，神經元越重要。
116、為什么說 Transformer 的注意力機制是相對廉價的？注意力機制相對更對于 RNN 系列及 Convolution 系列算法而言在計算上（尤其是計算復雜度）有什么優勢？
并行計算： 注意力機制中的計算可以高度并行化，每個注意力頭都可以獨立計算，而不受其他頭的影 響。這意味著可以同時計算多個頭的注意力權重，大大加快了計算速度。相比之下，RNN和CNN等序 列模型通常需要順序計算，難以實現高效的并行計算。
局部連接性： 在注意力機制中，每個位置只與其他位置進行注意力計算，而不是與整個序列進行計算。 這種局部連接性使得注意力機制的計算復雜度不會隨著序列長度的增加而呈現線性增長。相比之下， RNN和CNN等序列模型通常需要在每個時間步或每個位置上進行固定的計算操作，導致計算復雜度隨 著序列長度的增加而線性增長。
自注意力機制的簡化： 在Transformer中使用的自注意力機制相對于傳統的注意力機制更加簡化和高效。 通過使用矩陣乘法和softmax操作，可以快速計算出每個位置對其他位置的注意力權重，而無需顯式計 算所有可能的組合。這種簡化使得注意力機制的計算成本大大降低。
117、請分享一下至少三種提升 Transformer 預測速度的具體的方法及其數學原理
注意力頭的減少： 通過減少注意力頭的數量來降低計算量。在Transformer中，每個注意力頭都需要計 算查詢（query）、鍵（key）和值（value）之間的注意力權重，然后將值加權求和以生成輸出。減少 注意力頭的數量可以大大減少計算復雜度。
局部注意力機制： 使用局部注意力機制來減少每個位置計算注意力時需要考慮的范圍。在局部注意力 機制中，每個位置只與其周圍一定范圍內的位置進行注意力計算，而不是與整個序列進行計算。這樣可 以顯著降低計算量，特別是在處理長序列時。數學上，局部注意力機制可以通過限制注意力權重矩陣中 的非零元素范圍來實現。
參數量的減少： 減少Transformer模型中的參數量可以降低模型的計算量。例如，可以通過減少隱藏層 的維度、減少編碼器和解碼器的層數或減少詞嵌入的維度來降低模型的參數量。這樣可以降低模型的計 算復雜度，并且可以提高模型的訓練和推理速度。數學上，參數量的減少會直接影響模型中矩陣乘法和 參數更新的計算量。
118、請分別描述 Bert 的 MLM 和 NSP 技術(例如 Sampling) 的問題及具體改進方式
MLM（Masked Language Model）：
問題：MLM任務中，部分輸入詞被隨機掩蓋（用MASK符號替換），模型需要預測這些被掩蓋的詞。 然而，由于隨機地掩蓋詞語，可能會導致模型在訓練過程中學習到過于簡單或者不太自然的預測模式，

使得模型在實際應用中表現不佳。
具體改進方式：可以采用更加智能的掩蓋策略，例如選擇更具語義相關性的詞進行掩蓋，或者通過結合 其他任務（如詞義消歧）來指導掩蓋策略。另外，還可以嘗試使用更加復雜的訓練目標，例如通過引入 額外的噪聲來增加模型的魯棒性。
NSP（Next Sentence Prediction）：
問題：NSP任務中，模型需要判斷兩個句子是否是連續的，這種二分類任務可能會過于簡化，無法充分 利用句子之間的語義關系，尤其是對于復雜的語義關系和長文本。
具體改進方式：可以考慮引入更多的語義相關性指導模型的學習，例如通過更豐富的句子對策略來選擇 訓練樣本，或者結合其他任務（如句子級別的語義匹配）來增強模型的語義理解能力。另外，可以嘗試 引入更復雜的模型結構，例如使用更多的注意力頭或者更深的網絡層來提高模型的表示能力。
119、請闡述使用 Transformer 實現 Zero-shot Learning 數學原理和具體實現流程
數學原理：
Transformer模型在預訓練階段學習到了詞嵌入和句子表示，這些表示具有豐富的語義信息，可以很好 地捕捉單詞和句子之間的語義關系。
零樣本學習的關鍵在于將未見過的類別與已知類別之間的語義關系進行建模。Transformer模型學習到 的語義表示可以用來衡量不同類別之間的語義相似度，從而實現對未見過類別的分類。
具體實現流程：
準備數據： 首先，需要準備一個包含已知類別和未知類別的語義表示。可以使用預訓練的Transformer 模型，如BERT、RoBERTa等，將每個類別的文本描述轉換為語義表示。
計算相似度： 對于給定的未見過的類別，將其文本描述轉換為語義表示，并與所有已知類別的語義表 示計算相似度。可以使用余弦相似度或其他距離度量來衡量相似度。
分類預測： 根據計算得到的相似度，選擇與未見類別語義表示最相似的已知類別作為預測結果。可以 使用最近鄰分類器或其他機器學習算法來實現分類預測。

這一部分包包給出了答案，在你十分清楚transformer結構后，可以加強這些題目來強化對于 transformer的理解。當然如果你是一知半解，也可以讀來做一個強化學習。

120、Self-Attention的表達式

121、為什么上面那個公式要對QK進行scaling

scaling后進行softmax操作可以使得輸入的數據的分布變得更好，你可以想象下softmax的公式，數值 會進入敏感區間，防止梯度消失，讓模型能夠更容易訓練。

122、self-attention一定要這樣表達嗎？

不一定，只要可以建模相關性就可以。

當然，最好是能夠高速計算（矩陣乘法），并且表達能力強（query可以主動去關注到其他的key并在 value上進行強化，并且忽略不相關的其他部分），模型容量夠（引入了project q/k/v，att out，多 頭）。

123、有其他方法不用除根號 嗎？

有，只要能緩解梯度消失的問題就可以。詳情可以了解Google T5的Xavier初始化。

124、為什么transformer用Layer Norm？有什么用？

任何norm的意義都是為了讓使用norm的網絡的輸入的數據分布變得更好，也就是轉換為標準正態分布， 數值進入敏感度區間，以減緩梯度消失，從而更容易訓練。當然，這也意味著舍棄了除此維度之外其他 維度的其他信息。為什么能舍棄呢？請看下一題。

125、為什么不用BN？

首先要明確，如果在一個維度內進行normalization，那么在這個維度內，相對大小有意義的，是可以 比較的；但是在normalization后的不同的維度之間，相對大小這是沒有意義的

BN(batch normalization)廣泛應用于CV，針對同一特征，以跨樣本的方式開展歸一化，也就是對不同 樣本的同一channel間的所有像素值進行歸一化，因此不會破壞不同樣本同一特征之間的關系，畢竟
“減均值，除標準差”只是一個平移加縮放的線性操作。在“身高體重”的例子中，這就意味著“歸一 化前是高個兒的歸一化后仍然是高個兒，歸一化前胖的歸一化后也不會變瘦”。這一性質進而決定了經 過歸一化操作后，樣本之間仍然具有可比較性。但是，特征與特征之間的不再具有可比較性，也就是上 一個問題中我所說的“舍棄了除此維度之外其他維度的其他信息”。

既然前面說了是CV中用BN，那為什么NLP中不用BN，而用LN呢？道理一樣，因為NLP中： 對不同樣本同一特征的信息進行歸一化沒有意義：

三個樣本（為中華之崛起而讀書；我愛中國；母愛最偉大）中，“為”、“我”、“母”歸一到同一分 布沒有意義。

舍棄不了BN中舍棄的其他維度的信息，也就是同一個樣本的不同維度的信息：

“為”、“我”、“母”歸一到同一分布后，第一句話中的“為”和“中”就沒有可比性了，何談同一 句子之間的注意力機制？

加強一下，我們再回顧CV中：對不同樣本同一特征（channel）的信息進行歸一化有意義：

因為同一個channel下的所有信息都是遵循統一規則下的大小比較的，比如黑白圖中越白越靠近255，反 之越黑越靠近0

可以舍棄其他維度的信息，也就是同一個樣本的不同維度間（channel）的信息： 例來說，RGB三個通道之間互相比較意義不大

126、Bert為什么要搞一個position embedding？

因為僅僅有之前提到的self-attention無法表達位置信息（對位置信息不敏感），比如說“1+1=2”和
127、Bert為什么三個embedding可以相加？

這里的三個embedding是指token embedding，segment embedding，position embedding。如
果感興趣，還是來看Rethinking Positional Encoding in Language Pre-training原文，不過為了理解 也可以看下邱老師的回答：

為什么 Bert 的三個 Embedding 可以進行相加？

如果你是在質疑加法會導致”信息損失“，但是本質上神經網絡中每個神經元收到的信號也是“權重” 相加得來。

詳細想想，在實際場景中，疊加是一個更為常態的操作。比如聲音、圖像等信號。一個時序的波可以用 多個不同頻率的正弦波疊加來表示。只要疊加的波的頻率不同，我們就可以通過傅里葉變換進行逆向轉 換。

一串文本也可以看作是一些時序信號，也可以有很多信號進行疊加，只要頻率不同，都可以在后面的復 雜神經網絡中得到解耦（但也不一定真的要得到解耦）。在BERT這個設定中，token，segment， position明顯可以對應三種非常不同的頻率。

由此可以再深入想一想，在一串文本中，如果每個詞的特征都可以用疊加波來表示，整個序列又可以進 一步疊加。哪些是低頻信號（比如詞性？），哪些是高頻信號（比如語義？），這些都隱藏在
embedding中，也可能已經解耦在不同維度中了。說不定可以是一種新的表示理論

128、transformer為什么要用三個不一樣的QKV？

前面提到過，是為了增強網絡的容量和表達能力。更極端點，如果完全不要project q/k/v，就是輸入x 本身來做，當然可以，但是表征能力太弱了（x的參數更新得至少會很擰巴）

129、為什么要多頭？舉例說明多頭相比單頭注意力的優勢

和上一問一樣，進一步增強網絡的容量和表達能力。你可以類比CV中的不同的channel（不同卷積核） 會關注不同的信息，事實上不同的頭也會關注不同的信息。

假設我們有一個句子"the cat, which is black, sat on the mat"。在處理"sat"這個詞時，一個頭（主語 頭）可能會更關注"cat"，因為"cat"是"sat"的主語；另一個頭（賓語頭）可能會更關注"on the mat"， 因為這是"sat"的賓語；還有一個頭（修飾頭）可能會關注"which is black"，因為這是對"cat"的修飾。

當然，這只是為了方便你理解，事實上就和卷積核一樣，不同頭關注的內容是很抽象的。

你當然可以就用一個頭同時做這個事，但是還是這個道理，我們的目的就是通過增加參數量來增強網絡 的容量從而提升網絡表達能力。

經過多頭之后，我們還需要att out線性層來做線性變換，以自動決定（通過訓練）對每個頭的輸出賦 予多大的權重，從而在最終的輸出中強調一些頭的信息，而忽視其他頭的信息。這是一種自適應的、數 據驅動的方式來組合不同頭的信息。

130、為什么Bert中要用WordPiece/BPE這樣的subword Token？

避免OOV（Out Of Vocabulary），也就是詞匯表外的詞。在NLP中，通常會預先構建一個詞匯表，包 含所有模型能夠識別的詞。然而，總會有一些詞沒有出現在預先構建的詞匯表中，這些詞就是 OOV。

傳統的處理方式往往是將這些 OOV 映射到一個特殊的符號，如 ，但這種方式無法充分利用 OOV 中的信息。例如，對于詞匯表中沒有的詞 “unhappiness”，如果直接映射為 ，則模型就 無法理解它的含義。

WordPiece/Byte Pair Encoding (BPE) 等基于子詞的分詞方法提供了一種解決 OOV 問題的方式。現 在更多的語言大模型選擇基于BPE的方式，只不過BERT時代更多還是WordPiece。BPE 通過將詞分解 為更小的單元（子詞或字符），可以有效地處理詞匯表外的詞。對于上面的 “unhappiness” 例子，即 使 “unhappiness” 本身不在詞匯表中，但是它可以被分解為 “un”、“happiness” 等子詞，而這些子詞 可能在詞匯表中。這樣，模型就可以通過這些子詞來理解 “unhappiness” 的含義。

另一方面就是，BPE本身的語義粒度也很合適，一個token不會太大，也不會小到損失連接信息（如一 個字母）。

131、Bert中為什么要在開頭加個[CLS]?

sliderSun：關于BERT中的那些為什么

其實這個回答也寫了一些為什么，其中就包含這個題目。為了文章的完整性我再輸出一點自己的觀點。

具體來說，我們想讓[CLS]做的事情就是利用好BERT強大的表示能力，這個表示能力不僅限于token層
面，而且我們嘗試要得到整個seqence的表示。因此，[CLS]就是做這個事情的。具體來說，整個
encoder的最后一層的[CLS]學到的向量可以很好地作為整句話的語義表示，從而適配一些setence層面 的任務，如整句話的情感分類。

那關鍵點就在于，為什么[CLS]可以建模整句話的語義表征呢？簡單來說也很好理解，因為“這個無明
顯語義信息的符號會更“公平”地融合文本中各個詞的語義信息，從而更好的表示整句話的語義。”

——為什么無明顯語義？因為訓練的時候BERT發現每個句子頭都有，這樣他能學到什么語義呢？

——為什么要公平？因為控制變量，我們不希望做其他下游任務的時候用于區分不同樣本間特征的信息 是有偏的。

當然，不放在句子開頭的其他位置是否可行？一個未經考證的臆想是，任何其他位置的position embedding都無法滿足放在開頭的一致性。所以不同句子間可能會有一定的不同，這并不是我們做一
些句間的分類問題想要的。

132、如何提高Transformer模型中自注意力機制的計算效率?

  1. 在計算注意力分數時僅考慮部分詞元，通過限制 Query-Key 對的數量，使計算復雜度與n呈線性關系，而非二次方關系。這類方 法就稱為稀疏注意力（Sparse Attention）機制。可以將稀疏化方法進一步分成兩類：基于位置信息和基于內容。
  2. Flash Attention 在絕大多數的神經網絡中，都含有大量的Memory-bound操作，但是絕大多數Efficient Transformer把改進方 法集中在降低模型的FLOPS上。這就導致這些方法的計算速度并沒有顯著降低。于是FlashAttention將優化重點放在了降低存儲訪問 開銷（MAC）上
  3. 多查詢注意力（Multi Query Attention）是一種多頭注意力的變體，它在輕微犧牲模型質量的前提下顯著減少計算成本。在多 查詢注意力中key-value對在不同的注意力頭之間共享，即，所有注意力頭使用同一個key投射和一個value投射，只單獨保留了 query。因此鍵和值的矩陣僅有一份，這大幅度減少了顯存占用和解碼所需的內存帶寬需求。

133、為什么self-attention要除以根號N?有方法不用處理根號N的嗎?

有，只要能做到每層參數的梯度保持在訓練敏感的范圍內，不要太大，不要太小。那么這個網絡就比較好訓練。方式有，比較好的初 始化方法，類似于google的T5模型，就在初始化把這個事情干了。

134、Transformer模型中注意力權重如何解釋模型的決策?
這道題其實是在考察self-attention是如何實現
Transformer模型通過注意力權重，可以直觀地理解模型在做決策時關注的區域，提高了模型的可解釋性。

135、如何在自注意力機制中平衡局部信息和全局信息的捕獲?
這個其實是在考察自注意力的公式QKV如何計算，softmax
136、基于attention有哪些代表性的改進方法?分別針對的是什么問題
1.多頭注意力（Multi-Head Attention）：在標準attention機制中，輸入被縮放然后與權重相乘以產生輸出。在多頭attention中，輸入首先被分為多個“頭”，每個頭

獨立計算attention權重，然后將結果拼接起來。這種方法可以使模型更好地理解和處理輸入數據。
2. 自注意力（Self-Attention）：在許多任務中，輸入數據的一部分與另一部分是高度相關的。自注意力機制讓模型學習這種關系，從而提高性能。例如，在機器翻譯任 務中，句子中的單詞可能會依賴于其他單詞。通過讓模型關注整個句子，而不是僅僅關注當前單詞，可以提高翻譯的準確性。
3. 局部注意力（Local Attention）：與全局注意力相反，局部注意力只關注輸入的局部區域。這種方法可以減少計算量，并使模型更好地理解輸入數據的結構。
4. 加權平均注意力（Scaled Dot-Product Attention with Optional Additional Heads）：在多頭attention中，每個頭的輸出被縮放然后相加。加權平均注意力是對此 方法的改進，它根據頭的輸出為每個頭分配不同的權重。這可以進一步提高模型的性能。
137、如何設計更有效的注意力機制來處理層次化或結構化數據?
層次化注意力機制（Hierarchical Attention）：層次化注意力機制在處理具有層次結構的輸入時非常有效，如文檔分類、句子級情感分析等。它首先將輸入劃分為不同的層 次（如句子、段落等），然后在每個層次上計算注意力得分，并將結果匯總到最終的輸出中。層次化注意力機制能夠讓模型在處理復雜輸入時更好地關注到關鍵信息。
138、self-attention時間復雜度
139、邏輯回歸為什么用交叉熵不用mse

邏輯回歸模型不用MSE作為損失函數的原因主要有兩個，一個從背景意義來說，交叉熵函數更貼切
“概率”的意義。另一方面是從求解的角度，交叉熵損失函數比MSE損失函數更易于求解。
140、介紹一個transformer變體
ViT的首要意義就是將Transformer成功應用于計算機視覺任務，如圖像分類、目標檢測等。為研究人員提供了一 種新的思路，即在計算機視覺任務中探索更多基于自注意力機制的模型設計
在分割任務中，ViT可以被用作特征提取器，將圖像編碼為特征向量，然后通過后續的分割頭進行像素級別的預 測，將圖像中的每個像素分類到不同的語義類別中。
ViT會將輸入圖像分成一個個小的圖像塊（patches）,并將每個圖像塊展平為一個向量，然后利用Transformer編 碼器學習全局特征和依賴關系。這種方法的優勢在于，ViT能夠利用自注意力機制來處理整個圖像，而不是僅關 注局部區域，從而提高了圖像理解的能力。

上圖就是VIT模型的整體框架，由以下幾個部分構成：
輸入圖像切分： 首先，將輸入的圖像分割成一系列的固定大小的圖像塊（通常是16x16或32x32的小圖像塊）。 每個圖像塊將被看作一個序列元素。
嵌入層（Embedding Layer）： 每個圖像塊通過一個嵌入層進行編碼，將每個像素的特征表示轉換為更高維的 嵌入向量。這些嵌入向量將作為輸入序列送入Transformer模型。
位置編碼（Positional Encoding）： 與傳統Transformer類似，ViT模型在輸入序列中引入位置信息。這是通過 添加位置編碼向量到每個圖像塊的嵌入向量中來實現的，從而使模型能夠理解圖像中的空間關系。
Transformer Encoder： 接下來，ViT模型使用一層或多層的Transformer編碼器來處理輸入序列。每個編碼器 由多頭自注意力機制（Multi-Head Self-Attention）和前饋神經網絡（Feed-Forward Neural Network）兩部

分組成。
多頭自注意力機制： 用于捕捉序列中不同位置之間的關系，特別是在圖像塊之間建立聯系。它允許模型在處理每 個圖像塊時能夠關注其他圖像塊的信息，從而捕獲全局的語義信息。
前饋神經網絡： 用于對每個圖像塊的特征進行非線性變換，以增強特征的表示能力。
池化和分類層： 在經過一系列Transformer編碼器后，ViT模型通常會采用全局平均池化（Global Average Pooling）來聚合所有圖像塊的信息，生成整體圖像的特征表示。最后，將這些特征送入一個全連接層進行分類 預測。
ViT模型的關鍵創新在于將圖像塊轉化為序列數據，并利用Transformer的自注意力機制來捕獲圖像中的全局和局 部信息。這使得ViT能夠在一定程度上擺脫傳統卷積神經網絡的限制，對遮擋、尺度變化和位置變換等問題具有 一定的魯棒性。

141、gat有什么缺點
盡管GAT模型在處理圖結構數據時具有很高的表現能力，但它也存在一些缺陷。首先，GAT模型的計 算復雜度較高。由于每個節點都需要與其鄰居節點進行注意力計算，這導致了計算量的顯著增加。其 次，GAT模型對于大規模圖結構的處理效果不佳。由于注意力機制需要考慮每個節點與其所有鄰居節點 之間的關系，當圖的規模較大時，GAT模型的計算和存儲開銷將會非常大。此外，GAT模型的注意力機 制可能會受到噪聲節點的影響，從而導致模型性能下降。

142、mape有什么缺點
平均絕對百分比誤差。優點在于以百分比形式表示預測值與真實值之間的相對誤差，更關注相對誤差，對于不 同量級的預測問題更具可比性。此外，MAPE在金融領域中常用于評估投資組合風險模型的表現。然而，MAPE 的缺點在于當真實值接近零時，計算會出現分母為零的情況，導致評價結果不可用。同時，MAPE對小的誤差較 為敏感，可能會放大真實值較小的樣本的誤差。

143、怎么處理冷啟動問題

1、數據
首先思考數據，能夠幫助我們了解現狀，知道手上有哪些底牌。數據一般包括用戶數據和物品數據。 按數據來源的不同，考慮：內部數據、外部數據。
1.1、內部數據
內部數據包括：本產品線的數據、其他產品線的數據。
注意，在冷啟動問題中，對于數據是“缺乏”而非“沒有”。這意味著我們手上可能還是有一些數據的。
● 對于用戶冷啟動問題，用戶在注冊時填寫的信息（手機號、地址、性別、年齡等）和注冊時的環境信息（IP地 址、GPS），可以幫助我們做出粗粒度的推薦。例如可以根據專家意見或決策樹模型建立一些針對于不同年齡段、 不同性別的用戶的個性化榜單，然后在用戶完成注冊后，根據注冊時填寫的信息進行推薦。
● 對于物品冷啟動問題，物品的一些屬性信息也同樣可以起到作用。在酒店推薦的場景下，可以根據新上線酒店 的位置、價格、面積等信息，為酒店指定聚類，找到相似酒店，利用相似酒店的推薦邏輯完成冷啟動過程。
另外，如果公司還有其他業務線，那么其他業務線的數據也可以拿過來使用。例如用戶在美團已經積累了外賣數 據，可以根據消費金額、家庭地址等分析得出用戶的消費水平，那么在用戶第一次使用美團的酒店服務時，也可 以推薦出符合消費習慣的酒店。

1.2、外部數據
常見獲取數據的手段包括：爬蟲、平臺對接。
● 爬蟲是近乎于零成本的方案，但是可能會有一些法律風險。平臺之間互相告對方非法爬取數據的新聞屢見不鮮。
● 有些第三方 DMP（Data Management Platform，數據管理平臺）也會提供用戶信息。像國外的 BlueKai、 Nielsen，國內的 Talking Data 等公司都提供匹配率非常高的數據服務，可以極大地豐富用戶的屬性特征。像騰 訊、百度、網易、Google等企業都與這些 DMP 平臺有合作。
那 DMP 的數據是哪里來的呢？數據交換。通過合作的方式，企業給 DMP 提供用戶的一些基本數據，DMP 對 數據進行分析、挖掘，給企業提供更加全方位的用戶信息。這樣一來，企業就能獲取到本來完全得不到的用戶興 趣、收入水平、廣告傾向等一系列高階特征。

2、算法
在梳理完數據現狀之后，接下來考慮算法的問題。
推薦系統的目標就是推薦給用戶正確的商品，評價方式可以是點擊率、在線觀看時長等。在解決冷啟動問題的過 程中，無論用什么算法，算法的優化目標都要與總體目標一致。
算法可以從實現方式的不同，分為 3 類：基于規則、基于ML/DL、探索與利用。
2.1、基于規則的算法
基于規則的算法，一般給出的都是榜單類型的推薦結果。
在用戶冷啟動場景下，可以使用“熱門排行榜”、“最新流行趨勢榜”、“最高評分榜”等作為默認的推薦列表， 實現非個性化推薦。可以根據專家意見建立一些針對于不同年齡段、不同性別的用戶的個性化榜單，然后在用戶 完成注冊后，根據注冊時填寫的信息進行粗粒度的個性化推薦。另外，在 LBS（Location Based Services，基于 位置的服務）場景下，可以根據用戶在注冊時填寫的地址信息、GPS 信息，按一定規則推薦周圍的店家/商品。 在物品冷啟動場景下，可以按一定規則尋找相似商品進行綁定，完成推薦。
需要注意的是，基于規則的算法更多依賴的是專家對業務的洞察。因此在制定規則時，需要充分了解業務，充分 利用已有數據，才能讓冷啟動規則合理且高效。
2.2、基于ML/DL
基于 ML/DL 的算法要解決的是用戶冷啟動或物品冷啟動問題，而非系統冷啟動問題。因此前提是，系統已經上 線，同時也已經有了一定的數據積累。
機器學習（ML）的思路是，將基于規則的算法改造為機器學習模型，按學習方式的不同，又可以分為有監督學 習和無監督學習（當然還有半監督學習，此處不展開）。
● 有監督學習：在前面的例子中，可以利用點擊率目標構造一個用戶屬性的決策樹，在每個決策樹的葉節點建立 冷啟動榜單，然后新用戶在注冊后，根據其有限的屬性信息，尋找到決策樹上對應的葉節點榜單，完成冷啟動過 程。
● 無監督學習：例如使用聚類算法，來尋找相似物品，但要注意維度災難問題。
需要注意的是，由于數據的缺乏，不能選用復雜的機器學習模型，否則容易造成過擬合問題。
而對于新用戶，由于其特征非常的稀疏，使用基于深度學習（DL）的推薦系統效果會比較差，那有什么方法呢？ 可以考慮遷移學習和強化學習。
● 遷移學習如果有其他業務線的數據，也可以拿過來使用。冷啟動問題本質上是某領域的數據或知識不足導致的， 如果能夠將其他領域的知識用于當前領域，那么冷啟動問題自然迎刃而解。我們稱這種做法為“遷移學習”，常 見的做法是共享特征（在深度學習模型中就是共享 Embedding）或共享模型參數。例如將 CTR 模型中的用戶 Embedding 和物品 Embedding 應用到 CVR 模型中，直接用于訓練。Embedding 是一種高維特征到低維特征 的映射，訓練好的 Embedding 可以反映用于與隱變量、商品與隱變量之間的內在聯系。
● 強化學習：所謂強化學習，就是指智能體（即模型）根據環境（即用戶、物品等）的反饋（即點擊或不點擊）

來采取行動（即推薦商品列表）并改變自身狀態（更新模型參數），然后再獲得反饋再采取行動再改變狀態的循 環過程。在一次次的迭代過程中，讓推薦系統盡快度過冷啟動狀態。
2.3、運籌優化
運籌優化在推薦系統中的應用場景是多樣的，而在冷啟動問題里，主要是用于解決物品冷啟動問題。當然，同樣 也可以用來解決系統冷啟動的問題。
具體而言，就是是在“探索新數據”和“利用舊數據”之間進行平衡，使系統既能夠利用舊數據進行推薦，達到 推薦系統的商業目標，又能高效地探索冷啟動的物品是否是“優質物品”，使冷啟動物品獲得曝光的傾向，快速 收集冷啟動數據。我們又稱這個過程為“探索與利用”。
顯然，這是一個多目標優化問題。
一個經典的解決辦法是 UCB（Upper Confidence Bound，置信區間上界）。公式如下。其中 為觀測到的第 個 物品的平均回報（這里的平均回報可以是點擊率、轉化率等）， 是目前為止向該用戶曝光第 個物品的次數， 是 到目前為止曝光所有物品的次數之和。

在新物品剛上架的時候， 比較低，但是因為曝光次數 也比較小，所以 會比較大，最后 值會比較大，新物品的曝 光機會較大。隨著曝光次數的增加， 在公式中的相對值逐漸減小，最后 就主要取決于 了。也就是說，使用 UCB 方法進行推薦，推薦系統會傾向于推薦“效果好”或“冷啟動”的物品。隨著冷啟動物品被有傾向性的推薦，能 夠快速收集反饋數據，最后快速通過冷啟動階段。

3、產品
最后討論一下從產品的角度，要怎么幫助解決冷啟動問題。
冷啟動問題之所以出現，就是因為缺乏有價值的數據，那么在產品功能方面，就要盡量幫助收集數據。
● 用戶冷啟動：有些應用會在用戶第一次登錄時，引導用戶輸入一些冷啟動特征。例如，一些音樂類產品會引導 用于選擇“音樂風格”；一些視頻類產品會引導用戶選擇幾部自己喜歡的電影。
● 物品冷啟動：有些應用會以積分獎勵的方式引導用戶輸入一些物品特征。像大眾點評上的評論體系，淘寶上的 評價系統，都是幫助商家、商品快速度過冷啟動解決的利器。

144、怎么處理數據分布不均問題

重采樣（Resampling）：
對數據進行過采樣（增加少數類樣本）或欠采樣（減少多數類樣本）以平衡類別。

合成數據生成（Synthetic Data Generation）：
使用技術如SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）來生成少數類的合成樣本。

改變損失函數（Modifying Loss Function）：
使用如加權交叉熵等損失函數，對不同類別的樣本賦予不同的權重。

?使用集成學習（Ensemble Learning）：

結合多個模型的預測結果，如隨機森林或提升方法，可以幫助處理類別不平衡。

專注于評價指標（Focusing on Evaluation Metrics）：
使用像精確率-召回率曲線（Precision-Recall Curve）或F1分數等更適合處理不平衡數據的評價指標。

145、進行領域大模型預訓練應用哪些數據集比較好？

通過分析發現現有的開源大模型進行預訓練的過程中會加入書籍、論文等數據。主要是因為這些數據的 數據質量較高，領域相關性比較強，知識覆蓋率（密度）較大，可以讓模型更適應考試。給我們自己進 行大模型預訓練的時候提供了一個參考。同時領域相關的網站內容、新聞內容也是比較重要的數據。
146、領域數據訓練后，通用能力往往會有所下降，如何緩解模型遺忘通用能力？

如果僅僅使用領域數據集進行模型訓練，模型很容易出現災難性遺忘現象，為了解決這個問題通常在領 域訓練的過程中加入通用數據集。那么這個比例多少比較合適呢？目前還沒有一個準確的答案。主要與 領域數據量有關系，當數據量沒有那么多時，一般領域數據與通用數據的比例在1:5到1:10之間是比較 合適的。
147、進行SFT操作的時候，基座模型選用Chat還是Base?
在進行SFT實驗的時候，大模型選用Chat還是Base作為基座，需要根據SFT的數據量進行決定。如果你 只擁有小于10k數據，建議你選用Chat模型作為基座進行微調；如果你擁有100k的數據，建議你在 Base模型上進行微調。

148、用于大模型微調的數據集如何構建？

進行大模型微調時，數據是比較重要的，數據的高度決定模型效果的高度，因此數據的質量重要性大于 數據的數量的重要性，因此對于構建微調數據時的幾點建議如下所示：

（1）選取的訓練數據要干凈、并具有代表性。

（2）構建的prompt盡量多樣化，提高模型的魯棒性。

（3）進行多任務同時進行訓練的時候，要盡量使各個任務的數據量平衡。

149、預訓練和微調是哪個階段注入知識的？

知識是在預訓練階段注入的，而微調階段是指在特定任務上的訓練，以使預訓練模型的通用知識和特定 任務的要求相結合，使模型在特定任務上表現更好。

150、想讓模型學習垂直領域的知識，是應該預訓練還是微調？

對于大模型來說是在預訓練的階段注入領域知識的，因此在訓練行業大模型的時候最佳的方案是使用預 訓練與微調相結合的方案，先用篇章數據進行預訓練以獲取廣泛的知識，再用問答數據進行微調，使模 型更好的學習到特定領域的知識。

不過GPT系列大模型的預訓練和微調，從實現方式上來講是沒有什么差別的，都是用decoder only的語 言模型進行訓練并更新參數，如果樣本數量比較少，沒有大量的篇章文檔數據，個人認為只進行微調也 能夠注入知識，就不必再進行預訓練了。如果特定的垂直領域跟預訓練模型的分布差別不是很大，也不 用再進行二次預訓練。

151、微調后的大模型出現災難性遺忘是什么原因？

災難性遺忘是指大模型在學習了某個行業的新知識后，遺忘掉了最初學習的通用知識，減緩該問題的出 現可以從如下兩方面進行著手：

（1）加入通用知識：在用行業數據進行訓練的時候增添一些通用的數據一塊訓練。

（2）調整學習率LR：出現這種情況也有可能是訓練參數調整導致的，微調初始學習率不要設置的太高， LR=2e-5或者更小，最好不要設置大于預訓練時的學習率，能夠緩解此問題

152、什么是LLM的復讀機問題？

大模型LLM的復讀機問題是指大型語言模型在生成文本時出現的一種現象，也就是模型傾向于無限地復制輸入的文本或者以過渡頻繁的方 式生成重復相同的句子或短語。這種現象使得模型的輸出缺乏多樣性和創造性，給用戶帶來了不好的體驗。

153、出現復讀機問題的可能原因有哪些？

通過分析發現導致大模型的復讀機問題出現可能是以下幾個方面的原因。

（1）數據偏差：大型語言模型通常是通過預訓練階段使用大量的無標簽數據進行訓練的。如果訓練數 據中含有大量的重復文本或者某些特定的句子或短語出現頻率較高，模型在生成文本時就有可能傾向于 復制這些常規的模式。

（2）訓練目標的限制：大型語言模型的訓練通常是基于自監督的學習方法，通過預測下一個詞或掩蓋 詞、短語來學習語言模型。這樣的訓練目標可能使得模型更傾向于生成與輸入相似的文本，導致復讀機 問題的出現。

（3）缺乏多樣性的訓練數據：雖然大型語言模型能夠處理大規模的數據，但如果訓練數據中缺乏多樣 性的語言表達和語境，模型可能無法學習到足夠的多樣性和創造性，導致復讀機問題的出現。

（4）模型結構和參數設置：大型語言模型的結構和參數也可能對復讀機問題產生影響。比如，模型的 注意力機制和生成策略可能導致模型更傾向于復制輸入的文本。

154、解決大模型復讀機問題可用哪些策略？

如何緩解大模型的復讀機問題是一個復雜的任務，并沒有一個通用的解決方案。不同的方法可能適用于 不同的業務場景和任務，需要根據具體的情況進行選擇和調整。下面是幾種用于緩解大模型復讀機問題 的幾種解決方案。

（1）多樣性訓練數據：在訓練階段，使用具有多樣性的語料進行訓練模型，避免數據偏差和重復文本 的問題。比如可以從不同來源、不同領域、不同風格的文本中獲取數據。

（2）加入噪聲：在文本生成時，可以引入一些隨機性或噪聲，以增加生成文本的多樣性。

（3）溫度參數調整：溫度參數是用于控制生成文本多樣性的一個參數，通過調整溫度參數值，可以控 制生成文本的獨特性和多樣性。較高的溫度值能夠增加隨機性，從而減少復讀機問題的出現。

（4）解碼參數調整：目前在生成文本時常用的解碼算法有Beam搜索算法，可以通過調整Beam大小和 搜索寬度，控制文本的多樣性和創造性。

（5）重復懲罰參數調整：repetition penalty用于減少生成文本中重復詞匯的出現。它可以設置為大于 1的值，以懲罰重復的詞匯。這有助于生成更自然、不重復的文本。

（6）后處理和過濾：對生成的文本進行后處理和過濾，去除重復的句子或短語，以提高生成文本的質 量和多樣性。可以通過文本相似度計算方法或規則來檢測和去除重復的文本。

155、目前有哪幾種流行的大模型架構
BART (bi Encoder+casual Decoder，類bert的方法預訓練)、T5(Encoder+Decoder，text2text預 訓練)、GPT(Decoder主打zero-shot)、GLM(mask的輸入部分是雙向注意力，在生成預測的是單向 注意力)。
156、 attention mask不一樣，前者prefix的部分token可以相互看 到，而causal是嚴格自回歸。
157、RLHF流程講一下
a.Step1:語言模型根據問題生成答案或續寫;
b.Step2:使用函數/模型/人類反饋或它們的某種組合來評估 問題和答案。并映射至一個分數，即獎勵reward;
c.Step3:在PPO優化步驟中，<問題+回復>pair用于計算序
列中標記的對數概率。經過訓練的模型(actor)和參考模型(critic) 分別得到new logit和old logit，
參考模型是上一階段的指令微調 模型。兩個輸出之間的KL 散度用作附加獎勵信號，以確保生成的響 應不會偏離參考語言模型太遠。然
后使用 PPO算法訓練語言模型
158、instruction tuning和prompt learning 的區別

instruction tuning和prompt learning的目的都是去挖掘語言模型本身具備的知識。不同的是 Prompt是激發語言模型的補全能力，例如根據上半句生成下半句，或是完形填空等(few- shot)。 Instruct是激發語言模型的理解能力，它通過給出更明顯的指令，讓模型去做出正確的行動(zero- shot)。
159、LoRA怎么做的，講一下?
即在原始的預訓練模型旁邊增加一個新的通路，通過前后兩個矩陣A,B相乘，做一個降維再升維的操作。 外掛層和預訓練模型層維度都為d,A會先將維度d降維到r，B再升回d。一般是針對Q/K/V的投影矩陣 W分解成低秩矩陣BA作為外掛，B一般
以0初始化，A以高斯分布初始化
160、為什么可以用LoRA ?
專有任務的微調權重與初始預訓練權重之間的差異往往表現出“低固有秩(low intrinsicrank)”差異， 這意味著它可以很好地近似為一個低秩矩陣。即微調權重和初始預訓練權重之間的這種差距可以表示 為兩個較小矩陣的乘積。
161、LoRA的參數
a. rank秩8:選擇更高秩的分解矩陣將抵消LoRA的效率優 勢，而且設到16也差別不大。
b. Alpha:16。Alpha用于對學習到的權重進行擴展。通常建議 固定Alpha的值為16，不調節。
c.目標模塊:所有密集層。初始只對QV，但應用所有有效， 且更接近全參數。
d.基礎學習率:1e-4。只有當訓練不穩定時降到3e-5。
162、LoRA和全參微調的對比
a.對普通文本任務如生成sql差別不大，對小模型推理影響很
多，但到70B的時候差別不大。此外，數據偏離分布外太遠可能會導致LoRA難以處理，有提示對 LoRA訓練更穩定，沒有提示用特殊詞元代替(需訓練比如4個特殊 start/end等)
b. LoRA雖然在內存方面十分高效，但可能會影響模型達到收 斂的速度。
163、國外開源的LLaMA的詞表實際上兼容中文效果可能會大打折扣，那么擴充詞表該 怎么做?
a.準備一份中文訓練預料，用sentencepiece訓練切詞，得到 擴增的中文詞表，然后增加到模型原來的詞表中
b.embedding矩陣隨機初始化(或均值初始化)新增的token
對應的向量
c.進一步做pretraining或者sft

大模型LLM面試題大全超詳細解析

1.基礎理論與架構理解
Transformer架構基本工作原理
Transformer架構是由Vaswani等人在2017年提出的，它在自然語言處理（NLP）任務中取得了巨大成功。其核 心優勢在于自注意力（Self-Attention）機制，這使得模型能夠在處理序列數據時，權衡并聚焦于序列中不同位 置的信息重要性。
Transformer架構包括編碼器（Encoder）和解碼器（Decoder）兩部分。編碼器將輸入序列轉換為一系列連續 的表示，解碼器則依賴于編碼器的輸出和先前的輸出來生成目標序列。
自注意力機制讓模型能夠在處理每個詞時，考慮到句子中所有詞的影響，有效捕捉長距離依賴問題。這一點對于 理解復雜的語言結構尤其重要。
2.模型訓練與優化
過擬合與欠擬合的影響及策略
過擬合是指模型在訓練數據上表現很好，但在新的、未見過的數據上表現不佳。欠擬合則是模型在訓練集和測試 集上都表現不佳，通常是因為模型太過簡單，無法捕捉數據中的復雜模式。
為了減輕這些問題，可以采用以下策略：
數據增強 ：通過旋轉、翻轉或添加噪聲來增加訓練數據的多樣性，有助于模型泛化能力的提高。 正則化 ：如L1、L2正則化，可以限制模型權重的大小，降低過擬合風險。
早停 ：在驗證集的性能不再提升時停止訓練，可以防止模型過于復雜從而過擬合。 Dropout ：隨機丟棄網絡中的一部分神經元，可以強迫網絡學習更加魯棒的特征。
3.數據處理與模型效能
數據清洗與預處理的重要性
在大型語言模型的訓練過程中，數據清洗和預處理是至關重要的步驟。不干凈或者格式不一致的數據會導致模型 學習到錯誤的模式，影響模型的性能和準確性。
常用的數據預處理方法包括：
去除噪聲 ：如去除HTML標簽、特殊字符等。
歸一化處理 ：比如統一詞匯的大小寫，減少模型需要處理的單詞變體數量。
分詞 ：將文本分割成單詞或者更小的單位，以便模型處理。 詞嵌入 ：將詞語轉換為向量表示，使得模型能夠處理。
4.模型評估
評估大型語言模型性能的關鍵指標
評估大型語言模型通常依賴于以下幾個關鍵指標： 準確率 （Accuracy）：模型預測正確的比例。 召回率 （Recall）：模型正確識別的正樣本比例。
精確率 （Precision）：模型預測為正的樣本中，實際為正的比例。 F1分數 ：精確率和召回率的調和平均，用于衡量模型的穩健性。
5.應用實踐
大型語言模型解決的實際問題示例
一個大型語言模型(LLM)能解決的實際問題是客戶服務自動化。在這個應用場景中，LLM可以被用來理解客戶的 查詢和問題，并提供精確、相關的回答。通過深入學習過去的客戶服務記錄，模型能夠捕捉到常見問題的模式， 并利用這些信息來生成回復，從而減少人工客服的負擔，提高響應速度和服務質量。

實現這一解決方案的步驟包括

數據收集與預處理 ：收集歷史客戶服務對話，清洗數據，包括去除無關信息、糾正錯別字、統一格式等。
模型訓練與微調 ：使用這些預處理過的對話數據訓練一個基礎的大型語言模型，然后根據具體業務需求對模型進 行微調。
集成與部署 ：將訓練好的模型集成到客戶服務平臺，實現自動化的客戶查詢響應。
此應用不僅可以提高效率，還能通過連續學習新的對話數據來不斷優化和提高服務質量。
6. 模型微調與個性化
模型微調過程及其重要性
模型微調是在一個預訓練的大型語言模型基礎上，通過繼續在特定任務或數據集上訓練，來調整模型的參數，以 便模型更好地適應該特定任務。這一過程對于提高模型在特定應用場景中的表現至關重要。
微調的關鍵優勢在于它允許模型繼承預訓練時學到的通用語言理解能力，同時通過少量的專門數據訓練，使模型 適應特定的任務或領域需求。
微調過程通常包括：
選擇適合的預訓練模型 ：基于任務類型（如文本分類、問答等）選擇一個合適的預訓練模型作為起點。 準備任務特定數據 ：收集并預處理適用于目標任務的數據集。
調整模型參數 ：通過在特定任務數據上訓練模型，調整其權重和參數。 評估與調優 ：使用驗證集評估微調后模型的性能，并根據需要進一步調整
。
7. 多語言和跨文化適應性
多語言模型開發挑戰及解決方案
開發可適用于多種語言的大型語言模型面臨諸多挑戰，包括不同語言之間的語法和語義差異、資源分布的不均勻 等。
解決這些挑戰的策略包括：
多語言預訓練 ：使用來自多種語言的大型文本數據集進行預訓練，幫助模型學習跨語言的通用語言特征。 跨語言轉移學習 ：在一個語言上訓練模型后，通過微調使其適應其他語言，利用語言之間的相似性。
使用語言無關的表示 ：采用如Byte Pair Encoding（BPE）等編碼方法，抽象出語言之上的共享表示，促進模型 跨語言的理解能力。
8. 倫理、偏見與公平性
大型語言模型中的倫理問題及緩解措施
大型語言模型可能無意中放大訓練數據中存在的偏見和不平等，導致不公正的輸出結果。解決這一問題需要采取 多方面的措施：
審慎選擇和預處理數據 ：確保訓練數據多樣化、平衡，減少有偏見的內容。
透明度和可解釋性 ：提高模型的透明度和決策過程的可解釋性，使得潛在的偏見更容易被識別和糾正。
倫理審查和監督 ：建立倫理審查流程，確保模型的開發和部署遵守道德和社會標準。 持續監測和更新 ：部署后定期檢查模型輸出，以發現和糾正任何不公平或有偏見的結果。
9. 隱私保護與數據安全
在設計和部署大型語言模型時，處理用戶數據的隱私和安全問題至關重要。隱私保護涉及確保用戶數據不被未授 權訪問或濫用，而數據安全則是防止數據泄露或丟失的措施。
實施策略包括：

數據匿名化和脫敏 ：在處理用戶數據前，通過匿名化和脫敏技術去除個人識別信息，減少隱私泄露風險。 端到端加密 ：使用端到端加密技術確保數據在傳輸和存儲過程中的安全，防止數據被竊取或篡改。
訪問控制和身份驗證 ：嚴格的訪問控制和強身份驗證機制可以確保只有授權用戶才能訪問敏感數據。 定期安全審計 ：定期進行安全審計和漏洞掃描，及時發現和修復安全漏洞，防止安全威脅。
合規性遵守 ：確保數據處理實踐遵循當地法律法規和國際標準，如歐盟的通用數據保護條例（GDPR）。
10.可解釋性與透明度
大型語言模型的決策過程往往被視為“黑箱”，這使得理解模型的決策基礎和預測結果變得復雜。提高模型可解 釋性和透明度對于建立用戶信任、確保模型公平性和遵循法律法規至關重要。
提高可解釋性的方法：
特征重要性分析 ：使用技術如SHAP或LIME來識別模型決策中最重要的特征，幫助解釋模型的輸出。
模型可視化 ：通過可視化技術展示模型的內部工作機制，例如，展示神經網絡中的激活圖。 簡化模型結構 ：在保持性能的前提下簡化模型結構，使模型更容易理解。
建立模型解釋框架 ：開發專門的解釋框架和工具，為模型用戶提供易于理解的解釋。
11.模型部署與維護
大型語言模型的部署和維護涉及多個技術和操作挑戰，包括模型的持續優化、性能監控和更新。 應對策略：
持續集成和持續部署（CI/CD） ：建立自動化流程，以便模型更新可以迅速且頻繁地部署，同時保持高質量標 準。
性能監控 ：實施實時監控系統來跟蹤模型性能和用戶反饋，及時發現和修正問題。
版本控制 ：使用版本控制系統管理模型的不同版本，確保可回溯和可管理。 災難恢復計劃 ：制定災難恢復計劃和備份策略，以防止數據丟失或系統故障。
12.未來展望與創新
未來幾年內，大型語言模型（LLM）技術可能的發展方向包括：
更高效的模型和算法 ：研究更高效的訓練算法和模型架構，以降低計算成本和提高模型性能。 更強的跨任務和跨領域適應能力 ：開發能夠在更廣泛任務和領域中表現出色的通用模型。 增強的可解釋性和透明度 ：進一步提高模型的可解釋性，使非專業用戶也能理解模型決策。
更嚴格的倫理和隱私保護措施 ：隨著對AI倫理和隱私保護意識的提高，未來的模型將更加注重這些方面的設計。

13.主流結構
目前LLM（Large Language Model）主流結構包括三種范式，分別為Encoder-Decoder、Causal Decoder、Prefix Decoder，如下圖所示：

Encoder-Decoder

結構特點：輸入雙向注意力，輸出單向注意力
代表模型：T5、Flan-T5、BART Causal Decoder
結構特點：從左到右的單向注意力
代表模型：LLaMA1/2系列、LLaMA衍生物 Prefix Decoder
結構特點：輸入雙向注意力，輸出單向注意力
代表模型：ChatGLM、ChatGLM2、U-PaLM

  1. 結構對比
    三種結構主要區別在于Attention Mask不同，如下圖所示：

Encoder-Decoder
特點：在輸入上采用雙向注意力，對問題的編碼理解更充分; 缺點：在長文本生成任務上效果差，訓練效率低；
適用任務：在偏理解的 NLP 任務上效果好。

Causal Decoder
特點：自回歸語言模型，預訓練和下游應用是完全一致的，嚴格遵守只有后面的token才能看到前面的token的 規則；
優點：訓練效率高，zero-shot 能力更強，具有涌現能力； 適用任務：文本生成任務效果好

Prefix Decoder
特點：Prefix部分的token互相能看到，屬于Causal Decoder 和 Encoder-Decoder 的折中； 缺點：訓練效率低。

  1. 訓練目標
    1.語言模型

根據已有詞預測下一個詞，即Next Token Prediction，是目前大模型所采用的最主流訓練方式，訓練 目標為最大似然函數：

訓練效率：Prefix Decoder < Causal Decoder
Causal Decoder 結構會在所有token上計算損失，而Prefix Decoder只會在輸出上計算損失。 去噪自編碼器
隨機替換掉一些文本段，訓練語言模型去恢復被打亂的文本段，即完形填空，訓練目標函數為: 去噪自編碼器的實現難度更高，采用去噪自編碼器作為訓練目標的任務有GLM-130B、T5等。
根據 OpenAI 聯合創始人 Andrej Karpathy 在微軟 Build 2023 大會上所公開的信息，OpenAI 所使用 的大規模語言模型構建流程如下圖1所示。主要包含四個階段：預訓練、有監督微調、獎勵建模、強化 學習。這四個階段都需要不同規模數據集合以及不同類型的算法，會產出不同類型的模 型，同時所需 要的資源也有非常大的差別。

16、預訓練（Pretraining）
該階段需要利用海量的訓練數據，包括互聯網網頁、維基百科、書籍、GitHub、 論文、問答網站等， 構建包含數千億甚至數萬億單詞的具有多樣性的內容。利用由數千塊高性能 GPU 和高速網絡組成超級 計算機，花費數十天完成深度神經網絡參數訓練，構建基礎語言模型 （Base Model）。基礎大模型 構建了長文本的建模能力，使得模型具有語言生成能力，根據輸入的提示詞（Prompt），模型可以生 成文本補全句子。也有部分研究人員認為，語言模型建模過程中也隱含的構建了包括事實性知識
（Factual Knowledge）和常識知識（Commonsense）在內的世界知識（World Knowledge）。 根據文獻 [1] 介紹，GPT-3 完成一次訓練的總計算量是 3640PFlops，按照 NVIDIA A100 80G 和平均 利用率達到 50% 計算，需要花費近一個月時間使用 1000 塊 GPU 完成。

由于 GPT-3 訓練采用了 NVIDIA V100 32G，其實際計算成本遠高于上述計算。文獻 [2] 介紹了參數量 同樣是 1750 億的 OPT 模型，該模型訓練使用了 992 塊 NVIDIA A100 80G，整體訓練時間將近 2 個 月。BLOOM[3] 模型的參數量也是 1750 億，該模型訓練一共花費 3.5 個月，使用包含 384 塊
NVIDIA A100 80G GPU 集群完成。可以看到大規模語言模型的訓練需要花費大量的計算資源和時間。

包括 LLaMA 系列、Falcon 系列、百川（Baichuan）系列等在模型都屬于此階段。由于訓 練過程需要 消耗大量的計算資源，并很容易受到超參數影響，如何能夠提升分布式計算效率并使得模型訓練穩定收 斂是本階段的重點研究內容。
17、有監督微調（Supervised Finetuning）

利用這些有監督數據，使用 與預訓練階段相同的語言模 型訓練算法，在基礎語言模 型基礎上再進行訓練，從而 得到有監督微調模型（SFT
模型）。經過訓練的 SFT 模 型具備了初步的指令理解能力和上下文理解能力，能夠完成開放領域問題、閱讀理解、翻譯、生成代碼 等能力，也具備了一定的對未知任務的泛化能力。由于有監督微調階段的所需的訓練語料數量較少， SFT 模型的訓練過程并不需要消耗非常大量的計算。根據模型的大小和訓練數據量，通常需要數十塊 GPU，花費數天時間完成訓練。SFT 模型具備了初步的任務完成能力，可以開放給用戶使用，很多類 ChatGPT的模型都屬于該類型，包括：Alpaca[4]、Vicuna[5]、MOSS、ChatGLM-6B 等。很多這類 模型效果也非常好，甚至在一些評測中達到了 ChatGPT 的 90% 的效果[4, 5]。當前的一些研究表明有 監督微調階段數據選擇對 SFT 模型效果有非常大的影響[6]，因此如何構造少量并且高質量的訓練數據 是本階段有監督微調階段的研究重點

18、獎勵建模（Reward Modeling）
該階段目標是構建一個文本質量對比模型，對于同一個提示詞，SFT 模型給出的多個不同輸出結果的質 量進行排序。獎勵模型（RM 模型）可以通過二分類模型，對輸入的兩個結果之間的優劣進行判斷。 RM 模型與基礎語言模型和 SFT 模型不同，RM 模型本身并不能單獨提供給用戶使用。 獎勵模型的訓 練通常和 SFT 模型一樣，使用數十塊 GPU，通過幾天時間完成訓練。由于 RM 模型的準確率對于強化 學習階段的效果有著至關重要的影響，因此對于該模型的訓練通常需要大規模的訓練數據。 Andrej Karpathy 在報告中指出，該部分需要百萬量級的對比數據標注，而且其中很多標注需要花費非常長的 時間才能完成。下圖2給出了 InstructGPT 系統中獎勵模型訓練樣本標注示例[7]。可以看到，示例中文 本表達都較為流暢，標注其質量排序需要制定非常詳細的規范，標注人員也需要非常認真的對標規范內 容進行標注，需要消耗大量的人力，同時如何保持眾包標注人員之間的一致性，也是獎勵建模階段需要 解決的難點問題之一。 此外獎勵模型的泛化能力邊界也在本階段需要重點研究的另一個問題。如果 RM 模型的目標是針對所有提示詞系統所生成輸出都能夠高質量的進行判斷，該問題所面臨的難度在某種程 度上與文本生成等價，因此如何限定 RM 模型應用的泛化邊界也是本階段難點問題。

19、強化學習（Reinforcement Learning）
該階段根據數十萬用戶給出的提示詞，利用在前一階段訓練的 RM 模型，給出 SFT 模型對用戶提示詞 補全結果的質量評估，并與語言模型建模目標綜合得到更好的效果。該階段所使用的提示詞數量與有監 督微調階段類似，數量在十萬量級，并且不需要人工提前給出該提示詞所對應的理想回復。使用強化學 習，在 SFT 模型基礎上調整參數，使得最終生成的文本可以獲得更高的獎勵（Reward）。該階段所需 要的計算量相較預訓練階段也少很多， 通常也僅需要數十塊 GPU，經過數天時間的即可完成訓練。文 獻 [7] 給出了強化學習和有監督微調的對比，在模型參數量相同的情況下，強化學習可以得到相較于有 監督微調好得多的效果。關 于為什么強化學習相比有監督微調可以得到更好結果的問題，截止到 2023 年 9 月也還沒有完整和得到普遍共識的解釋。此外，Andrej Karpathy 也指出強化學習也并不是沒有問 題的，它會使得基礎模型的熵降低，從而減少了模型輸出的多樣性。** 在經過強化學習方法訓練完成后 的 RL 模型，就是最終提供給用戶使用具有理解用戶指令和上下文的類 ChatGPT 系統。**由于強化學 習方法穩定性不高，并且超參數眾多，使得模型收斂難度大，再疊加 RM 模型的準確率問題，使得在大 規模 語言模型如何能夠有效應用強化學習非常困難。
20、哪種技術有助于減輕基于提示的學習中的偏見?
A.微調 Fine-tuning
B.數據增強 Data augmentation C.提示校準 Prompt calibration D.梯度裁剪 Gradient clipping 答案:C
提示校準包括調整提示，盡量減少產生的輸出中的偏差。微調修改模型本身，而數據增強擴展訓練數據。 梯度裁剪防止在訓練期間爆炸梯度。

21、是否需要為所有基于文本的LLM用例提供矢量存儲?

答案：不需要

向量存儲用于存儲單詞或句子的向量表示。這些向量表示捕獲單詞或句子的語義，并用于各種NLP任務。

矢量存儲。

最常見的不需要矢量存儲的：

1、情感分析：這項任務包括確定一段文本中表達的情感(積極、消極、中性)。它通常基于文本本身而不需要額外 的上下文。

2、這項任務包括將文本從一種語言翻譯成另一種語言。上下文通常由句子本身和它所屬的更廣泛的文檔提供， 而不是單獨的向量存儲。

22、以下哪一項不是專門用于將大型語言模型(llm)與人類價值觀和偏好對齊的技術?
A.RLHF
B.Direct Preference Optimization C.Data Augmentation
答案:C
數據增強Data Augmentation是一種通用的機器學習技術，它涉及使用現有數據的變化或修改來擴展訓練數據。

雖然它可以通過影響模型的學習模式間接影響LLM一致性，但它并不是專門為人類價值一致性而設計的。

A)從人類反饋中強化學習(RLHF)是一種技術，其中人類反饋用于改進LLM的獎勵函數，引導其產生與人類偏好一 致的輸出。

B)直接偏好優化(DPO)是另一種基于人類偏好直接比較不同LLM輸出以指導學習過程的技術。
23、在RLHF中，如何描述“reward hacking”?
A.優化所期望的行為 B.利用獎勵函數漏洞 答案：B
reward hacking是指在RLHF中，agent發現獎勵函數中存在意想不到的漏洞或偏差，從而在沒有實際遵循預期 行為的情況下獲得高獎勵的情況，也就是說，在獎勵函數設計不有漏洞的情況下才會出現reward hacking的問題。

雖然優化期望行為是RLHF的預期結果，但它并不代表reward hacking。選項A描述了一個成功的訓練過程。在 reward hacking中，代理偏離期望的行為，找到一種意想不到的方式（或者漏洞）來最大化獎勵。
24、對任務的模型進行微調(創造性寫作)，哪個因素顯著影響模型適應目標任務的能力?
A.微調數據集的大小

B.預訓練的模型架構和大小
答案:B
預訓練模型的體系結構作為微調的基礎。像大型模型(例如GPT-3)中使用的復雜而通用的架構允許更大程度地適 應不同的任務。微調數據集的大小發揮了作用，但它是次要的。一個架構良好的預訓練模型可以從相對較小的數 據集中學習，并有效地推廣到目標任務。
雖然微調數據集的大小可以提高性能，但它并不是最關鍵的因素。即使是龐大的數據集也無法彌補預訓練模型架 構的局限性。設計良好的預訓練模型可以從較小的數據集中提取相關模式，并且優于具有較大數據集的不太復雜 的模型。
25、transformer 結構中的自注意力機制在模型主要起到了什么作用?
A.衡量單詞的重要性 B.預測下一個單詞 C.自動總結
答案:A
transformer 的自注意力機制會對句子中單詞的相對重要性進行總結。根據當前正在處理的單詞動態調整關注點。 相似度得分高的單詞貢獻更顯著，這樣會對單詞重要性和句子結構的理解更豐富。這為各種嚴重依賴上下文感知 分析的NLP任務提供了支持。

26、在大型語言模型(llm)中使用子詞算法(如BPE或WordPiece)的優點是什么?
A.限制詞匯量 B.減少訓練數據量 C.提高計算效率 答案:A
llm處理大量的文本，如果考慮每一個單詞，就會導致一個非常大的詞表。像字節對編碼(BPE)和WordPiece這樣 的子詞算法將單詞分解成更小的有意義的單位(子詞)，然后用作詞匯表。這大大減少了詞匯量，同時仍然捕獲了 大多數單詞的含義，使模型更有效地訓練和使用。

子詞算法不直接減少訓練數據量。數據大小保持不變。雖然限制詞匯表大小可以提高計算效率，但這并不是子詞 算法的主要目的。它們的主要優點在于用較小的單位集有效地表示較大的詞匯表。

27、、與Softmax相比，Adaptive Softmax如何提高大型語言模型的速度?
A.稀疏單詞表示 B.Zipf定律 C.預訓練嵌入 答案:B
標準Softmax需要對每個單詞進行昂貴的計算，Softmax為詞表中的每個單詞進行大量矩陣計算，導致數十億次 操作，而Adaptive Softmax利用Zipf定律(常用詞頻繁，罕見詞不頻繁)按頻率對單詞進行分組。經常出現的單詞 在較小的組中得到精確的計算，而罕見的單詞被分組在一起以獲得更有效的計算。這大大降低了訓練大型語言模 型的成本。

雖然稀疏表示可以改善內存使用，但它們并不能直接解決Softmax在大型詞匯表中的計算瓶頸。預訓練 嵌入增強了模型性能，但沒有解決Softmax計算復雜性的核心問題。

28、、可以調整哪些推理配置參數來增加或減少模型輸出層中的隨機性?
A.最大新令牌數
B. Top-k

C.Temperature
答案:C
在文本生成過程中，大型語言模型(llm)依賴于softmax層來為潛在的下一個單詞分配概率。溫度 Temperature是影響這些概率分布隨機性的關鍵參數。
當溫度設置為低時，softmax層根據當前上下文為具有最高可能性的單個單詞分配顯著更高的概率。更 高的溫度“軟化”了概率分布，使其他不太可能出現的單詞更具競爭力。

最大新令牌數僅定義LLM在單個序列中可以生成的最大單詞數。top -k采樣限制softmax層只考慮下一個預測最 可能的前k個單詞。

29、當模型不能在單個GPU加載時，什么技術可以跨GPU擴展模型訓練?
A. DDP
B. FSDP 答案:B
FSDP(Fully Sharded Data Parallel)是一種技術，當模型太大而無法容納在單個芯片的內存時，它允許跨GPU縮 放模型訓練。FSDP可以將模型參數，梯度和優化器進行分片操作，并且將狀態跨gpu傳遞，實現高效的訓練。

DDP(分布式數據并行)是一種跨多個GPU并行分發數據和處理批量的技術，但它要求模型適合單個
GPU，或者更直接的說法是DDP要求單個GPU可以容納下模型的所有參數。

Transformer面試題總結97道
1，請闡述 Transformer 能夠進行訓練來表達和生成信息背后的數學假設，什么數學模型

在Transformer模型中，一個關鍵的數學模型是自注意力機制（Self-Attention Mechanism）。自注 意力機制允許模型在處理序列數據時，同時考慮序列中不同位置之間的依賴關系，從而更好地捕捉上下 文信息。
假設我們有一個輸入序列,其中是第 i個位置的詞嵌入向量，我們的目標是通過 Transformer模型來預測下一個詞 。Transformer模型的訓練目標是最大化下一個詞的條件概率： 其中是一個表示預測 的得分函數。在 Transformer模型中，通過注意力權重的加權求和來計算預測得分。具體地，得分函數可以表示為：

其中是注意力權重，表示模型在預測時對第i個位置的關注程度， 第i個位置的詞的關聯程度的函數。
為了計算注意力權重 ，Transformer模型使用了Scaled Dot-Product Attention機制：

是
查詢向量和鍵向量的維度。
2，Transformer 中的可訓練 Queries、Keys 和 Values 矩陣從哪兒來？Transformer 中為何會有 Queries、Keys 和 Values 矩陣，只設置 Values 矩陣本身來求 Attention 不是更簡單嗎？
Queries（查詢）、Keys（鍵）和Values（值）矩陣是通過線性變換從輸入的詞嵌入向量得到的。這些 矩陣是通過訓練得到的，它們的作用是將輸入的詞嵌入向量映射到更高維度的空間，并且通過學習過程 中逐漸調整其中的參數，以使模型能夠更好地捕捉輸入序列中的語義信息和關系。

這是因為在自注意力機制（Self-Attention Mechanism）中，需要通過Queries和Keys的相互關聯度 來計算注意力權重，然后再根據這些權重對Values進行加權求和。這種設計的優勢在于能夠允許模型在 計算注意力時同時考慮到不同位置之間的依賴關系，從而更好地捕捉到輸入序列中的上下文信息。

至于為什么不只設置Values矩陣來求Attention，而是要同時使用Queries和Keys矩陣，原因在于 Queries和Keys矩陣能夠提供更豐富的信息，從而使模型能夠更準確地計算注意力權重。只使用Values 矩陣可能會限制模型的表達能力，無法充分利用輸入序列中的信息。
3，Transformer 的 Feed Forward 層在訓練的時候到底在訓練什么？
Feed Forward層在Transformer中的訓練過程中，通過特征提取和非線性映射來學習輸入序列的表示， 從而為模型的下游任務提供更好的輸入特征。在訓練過程中，Feed Forward層的參數是通過反向傳播 算法和梯度下降優化方法來學習的。通過最小化模型在訓練集上的損失函數，模型會自動調整Feed Forward層中的權重和偏置，以使得模型能夠更好地擬合訓練數據，并且在未見過的數據上具有良好的 泛化能力。
4，請具體分析 Transformer 的 Embeddigns 層、Attention 層和 Feedforward 層的復雜度
Transformer中的Embedding層、Attention層和Feedforward層的復雜度：
Embedding層：
Attention層：
多頭：
Feedforward層： 其中，n是序列長度，
層的大小。
5，Transformer 的 Positional Encoding 是如何表達相對位置關系的，位置信息在不同的Encoder 的之間傳遞會丟失嗎？
Transformer中的Positional Encoding用于向輸入的詞嵌入中添加位置信息，以便模型能夠理解輸入序 列中詞語的位置順序。Positional Encoding通常是通過將位置信息編碼成一個固定長度的向量，并將 其與詞嵌入相加來實現的。
Positional Encoding的一種常見表達方式是使用正弦和余弦函數，通過計算不同位置的位置編碼向量 來表示相對位置關系。具體來說，位置 pos 的位置編碼PE(pos)可以表示為：

其中，pos 是位置，i 是位置編碼向量中的維度索引， 是詞嵌入維度。這種位置編碼方式允許模
型學習到不同位置之間的相對位置關系，同時能夠保持一定的周期性。
至于位置信息在不同的Encoder之間是否會丟失，答案是不會。在Transformer模型中，位置編碼是在 每個Encoder和Decoder層中加入的，并且會隨著詞嵌入一起流經整個模型。因此，每個Encoder和 Decoder層都會接收到包含位置信息的輸入向量，從而能夠保留輸入序列的位置關系。這樣，位置信息 可以在不同的Encoder之間傳遞，并且不會丟失。

6，Transformer 中的 Layer Normalization 蘊含的神經網絡的假設是什么？為何使用Layer Norm 而不是 Batch Norm？Transformer 是否有其它更好的 Normalization 的實現？
Layer Normalization的假設： Layer Normalization假設在每個層中的輸入特征都是獨立同分布的。 換句話說，對于每個神經元的輸入，它們的分布應該相似且穩定，因此可以通過對每個神經元的輸入進 行歸一化來加快網絡的訓練收斂速度。
為何使用Layer Norm而不是Batch Norm： 在Transformer中，由于每個位置的輸入都是獨立處理的， 而不是像卷積神經網絡中的批處理（Batch Processing），因此Batch Normalization的假設并不適用。 此外，由于Transformer中涉及到不同位置的注意力計算，批處理的概念不再適用。相比之下，Layer Normalization更適合Transformer，因為它在每個位置的特征維度上進行歸一化，而不是在批處理的 維度上進行歸一化。

Transformer是否有更好的Normalization實現： 除了Layer Normalization，還有一些變體和改進的 歸一化技術被提出用于Transformer模型，如Instance Normalization、Group Normalization等。這 些方法有時會根據具體的任務和實驗結果進行選擇。另外，一些新的歸一化技術也在不斷地被研究和提 出，以進一步改善模型的性能和訓練效果。
總的來說，Layer Normalization在Transformer中是一個比較合適的選擇，因為它更符合 Transformer模型的獨立同分布的假設，并且相對于Batch Normalization更適用于處理獨立的位置特 征。
7，Transformer 中的神經網絡為何能夠很好的表示信息？
Transformer中的神經網絡能夠很好地表示信息的原因可以歸結為以下幾點：
Self-Attention機制： Transformer引入了Self-Attention機制，使得模型能夠在計算時同時考慮輸入 序列中不同位置之間的依賴關系。通過自注意力機制，模型可以根據輸入序列中每個位置的重要性來動 態調整對應位置的表示，從而更好地捕捉輸入序列中的長距離依賴關系和語義信息。
多頭注意力機制： Transformer中的注意力機制被擴展為多頭注意力機制，允許模型在不同的注意力頭 中學習到不同的表示。這樣可以提高模型對輸入序列的多樣性建模能力，使得模型能夠更好地理解不同 層次和方面的語義信息。
位置編碼： Transformer使用位置編碼來將位置信息融入輸入序列的表示中，從而使模型能夠理解輸入 序列中詞語的位置順序。位置編碼允許模型在表示時區分不同位置的詞語，有助于模型更好地捕捉到序 列中的順序信息。
殘差連接和層歸一化： Transformer中的每個子層（如Multi-Head Attention和Feedforward層）都 使用了殘差連接和層歸一化來緩解梯度消失和梯度爆炸問題，使得模型更容易訓練并且能夠更好地利用 深層網絡結構。
更強大的表示能力： Transformer模型由多個Encoder和Decoder堆疊而成，每個Encoder和Decoder 都包含多個層，每個層中又包含了多個子層。這種深層結構使得Transformer具有更強大的表示能力， 能夠學習到復雜的輸入序列表示，并且適用于各種自然語言處理任務。
8，請從數據的角度分析 Transformer 中的 Decoder 和 Encoder 的依存關系
Encoder的依存關系：

輸入數據：Encoder的輸入數據通常是一個詞嵌入序列，代表輸入語言中的單詞或標記。
處理過程：Encoder將輸入數據作為詞嵌入序列，經過多層的自注意力機制（Self-Attention）和前饋 神經網絡（Feedforward Neural Network）處理，逐步提取輸入序列的特征表示。
輸出數據：Encoder的輸出是一個經過編碼的特征表示序列，其中每個位置包含了對應輸入序列的信息。 Decoder的依存關系：
輸入數據：Decoder的輸入數據通常是一個目標語言的詞嵌入序列，或者是一個起始標記（如
）。
處理過程：Decoder在每個時間步都生成一個輸出詞，通過自注意力機制和編碼器-解碼器注意力機制 （Encoder-Decoder Attention）來對輸入序列和當前時間步生成的部分序列進行建模。Decoder會逐 步生成目標語言的輸出序列，直到生成特殊的結束標記（如）。
輸出數據：Decoder的輸出是一個目標語言的詞嵌入序列，或者是一個目標語言的單詞序列，代表了模 型對輸入序列的翻譯或生成結果。
Encoder和Decoder之間的依存關系：
Encoder-Decoder Attention：在Decoder的每個時間步，Decoder會使用Encoder-Decoder Attention來關注輸入序列的不同位置，并結合當前時間步生成的部分序列來生成下一個輸出詞。這種 注意力機制允許Decoder根據輸入序列的特征來動態調整生成輸出序列的策略。
最終輸出：Encoder和Decoder之間的依存關系體現在最終的輸出結果中，Decoder的輸出受到了 Encoder提取的特征表示的影響，以此來保留輸入序列的信息并生成相應的輸出序列。
總的來說，Encoder和Decoder之間的依存關系體現在數據的流動和信息的交互中。Encoder通過編碼 輸入序列來提取特征表示，Decoder則通過這些特征表示來生成輸出序列，并且通過Encoder- Decoder Attention機制來保留并利用輸入序列的信息。
9，請描述 Transformer 中的 Tokenization 的數學原理、運行流程、問題及具體改進方法
數學原理： Tokenization的數學原理主要涉及到將文本序列轉化為離散的標記或詞語。在實際應用中， 這通常包括詞匯表的構建和標記化算法的設計。對于詞匯表的構建，可以使用基于頻率的方法或者基于 子詞的方法來生成詞匯表。而標記化算法通常會將文本按照特定的規則進行分割，并且映射到詞匯表中 的標記或者詞語。
運行流程： Transformer中的Tokenization通常在輸入文本送入模型之前進行。它的運行流程包括以下 幾個步驟：
構建詞匯表：根據訓練數據構建詞匯表，詞匯表中包含了模型需要處理的所有標記或者詞語。
分詞：將原始文本分割成一系列的標記或者詞語，可以根據具體任務采用不同的分詞算法，如基于空格、 基于詞頻、基于字符等。
映射到標記：將分割后的標記或者詞語映射到詞匯表中的標記ID或者詞語ID，得到模型的輸入序列。
問題及具體改進方法： 在實踐中，Tokenization可能會面臨一些問題，例如：
Out-of-Vocabulary（OOV）問題：當遇到詞匯表中不存在的標記或者詞語時，會導致模型無法正確 處理。
詞匯表大小：詞匯表過大會導致模型參數過多，增加模型的訓練和推理開銷。 針對這些問題，有一些 具體的改進方法：
子詞分割：將詞語分割成子詞可以有效解決OOV問題，例如使用BPE（Byte Pair Encoding）算法或者

WordPiece算法。
動態詞匯表：根據輸入數據動態調整詞匯表大小，可以通過設置詞頻閾值或者使用動態詞匯表方法來實 現。
預訓練詞嵌入：使用預訓練的詞嵌入模型（如Word2Vec、GloVe、FastText等）來初始化詞匯表，可 以提高模型對詞語的理解和泛化能力
10，請描述一下你認為的把 self-attention 復雜度從 O(n2) 降低到 O(n)有效方案.
局部注意力機制： 在全局self-attention中，每個位置的詞語都與整個序列中的所有其他位置計算注意 力權重。但實際上，相對較遠的詞語之間的關聯性可能并不是那么重要。因此，我們可以采用一種局部 注意力機制，只計算每個位置與其周圍一定范圍內的詞語之間的注意力。
窗口化注意力： 在局部注意力機制中，可以使用一個固定大小的窗口來定義每個位置與其相鄰詞語的 范圍。例如，可以選擇一個固定大小的窗口，如5或7，然后只計算每個位置與其相鄰的5個或7個詞語 之間的注意力權重。
可學習的位置偏移： 為了使模型能夠學習到適合不同任務和數據的局部注意力模式，可以引入可學習 的位置偏移參數。這些參數可以學習到不同位置之間的相對關系，從而指導模型在計算注意力權重時選 擇正確的窗口范圍。
多尺度注意力： 除了固定大小的窗口，還可以引入多尺度的注意力機制。例如，在每個位置處可以同 時計算多個不同大小的窗口范圍的注意力，然后將它們進行加權平均，以綜合考慮不同范圍內的詞語之 間的關聯性。
11，Bert 的 CLS 能夠有效的表達 Sentence Embeddings 嗎？
在許多情況下，BERT的CLS標記可以作為一個較好的句子嵌入表示，尤其是當Fine-tuning過程中任務 的目標與整個句子的語義相關時。例如，在文本分類任務中，CLS標記通常包含了整個句子的語義信息， 可以有效地表達句子的含義。此外，在一些簡單的句子相似度比較任務中，使用BERT的CLS標記作為句 子嵌入表示也能夠取得不錯的效果。
然而，對于一些更復雜的語義理解任務或者需要更細粒度的句子表示的任務來說，BERT的CLS標記可能 不足以提供足夠的信息。在這種情況下，可能需要使用更高層的表示，或者結合多個位置的表示來獲得 更全面的句子嵌入。此外，一些針對特定任務設計的模型或者特征抽取方法可能會在一些任務上表現更 好。
12，使用 BPE (Byte-Pair Encoding) 進行 Tokenization 對于 Cross-lingual 語言模型的意義是什 么？是否會有問題及如何改進？
跨語言通用性： BPE是一種基于統計的分詞算法，可以根據不同語言的語料庫自動學習詞匯表，并且能 夠生成一種通用的標記化方式，因此可以適用于多種不同語言的語言模型訓練。
語言無關的表示： 使用BPE可以將不同語言的單詞或子詞分解為相似的子詞單位，從而使得語言模型在 處理不同語言的文本時能夠產生具有一定通用性的表示，從而提高了跨語言任務的性能。
處理稀缺語言問題： 對于一些稀缺語言或者資源稀缺的語言，使用BPE可以減少詞匯表的大小，從而降 低了模型訓練和推理的計算復雜度，同時也能夠提高模型對于稀缺語言的泛化能力。
雖然BPE在跨語言語言模型中具有諸多優點，但也存在一些問題：
詞匯表不一致： BPE使用的分詞算法是基于語料庫的統計學習，因此在不同語言的語料庫上訓練得到的 詞匯表可能不完全一致，這可能導致不同語言之間的標記化方式存在差異，進而影響跨語言任務的性能。

子詞過于細粒度： 在一些情況下，BPE可能會將詞語分解得過于細粒度，導致生成的子詞單位過多，這 可能會降低語言模型的性能，特別是在處理一些語言特有的詞匯時。
為了解決這些問題，可以采取一些改進方法，例如：
共享子詞單位： 在訓練BPE模型時，可以在多種語言的語料庫上共享子詞單位，以確保不同語言之間的 詞匯表盡可能一致，從而提高跨語言任務的性能。
后處理： 在使用BPE生成標記化文本后，可以通過后處理的方式對生成的子詞單位進行合并或調整，以 保證生成的標記化文本在不同語言之間的一致性和可比性。
多尺度表示： 在跨語言任務中，可以使用多尺度的表示方式，即同時使用多個不同粒度的子詞單位， 以提高模型對于不同語言的泛化能力。
13，如果使用 Transformer 對不同類別的數據進行訓練，數據集有些類別的數據量很大(例如有 10 億 條)，而大多數類別的數據量特別小(例如可能只有 100 條)，此時如何訓練出一個相對理想的 Transformer 模型來對處理不同類別的任務？
類別加權損失函數： 使用加權損失函數來平衡不同類別之間的數據量差異。對于數據量較小的類別， 可以賦予更高的權重，以便模型更加關注這些類別的訓練樣本。這樣可以確保模型在訓練過程中更加平 衡地學習到每個類別的特征。
數據增強： 對于數據量較小的類別，可以采用數據增強的方法來擴充訓練數據集。數據增強技術可以 通過對原始數據進行隨機變換、旋轉、剪裁等操作來生成新的訓練樣本，從而增加數據集的大小和多樣 性。
遷移學習： 利用在數據量較大的類別上預訓練的模型參數作為初始化參數，然后在數據量較小的類別 上進行微調。這種遷移學習的方法可以利用大規模數據集中學習到的通用特征來加速和提高在小規模數 據集上的性能。
數據重采樣： 對于數據量較大的類別，可以采用數據重采樣的方法來減少其樣本數量，以使不同類別 之間的數據量更加平衡。常見的重采樣方法包括隨機欠采樣、SMOTE（Synthetic Minority Over- sampling Technique）等。
類別分層采樣： 在訓練過程中，可以采用類別分層采樣的方法來確保每個批次中包含各個類別的樣本， 從而防止某些類別的樣本被忽略。這樣可以確保模型在每個批次中都能夠觀察到不同類別的樣本，有助 于模型更全面地學習到每個類別的特征。
14，如何使用使用多種類小樣本對 Transformer 訓練而取得很好的分類效果，請詳述背后的架構設計 和數學機制
類別加權損失函數： 設計一種損失函數，對不同類別的樣本賦予不同的權重，使得模型在訓練時更關 注那些類別數據量較小的樣本。常見的做法是使用加權交叉熵損失函數，其中每個類別的權重與其樣本 數量的倒數成正比。這樣可以確保模型更加關注樣本量少的類別，從而提高對小類別數據的分類性能。 過采樣和欠采樣： 通過過采樣來增加小類別的樣本量，或者通過欠采樣來減少大類別的樣本量，從而 使得不同類別的樣本數量更加平衡。這樣可以幫助模型更好地學習到所有類別之間的特征和區分性信息。 類別嵌入： 引入類別嵌入向量作為Transformer模型的輸入，以將類別信息融入到模型中。類別嵌入向 量可以通過預訓練的方式得到，或者通過模型訓練過程中學習到。這樣可以幫助模型更好地理解和區分 不同類別之間的語義差異。
類別自適應注意力： 在Transformer模型的注意力機制中引入類別自適應注意力，使得模型在不同類別

之間可以動態調整注意力權重，更好地關注樣本量較小的類別。這樣可以提高模型對小類別數據的分類 性能。
遷移學習： 利用已經在大數據集上預訓練好的Transformer模型進行遷移學習，然后在小樣本數據上微 調。這樣可以借助大數據集上學到的特征和知識，幫助模型更快地收斂并且更好地泛化到小樣本數據。
15，在給 Transformer 輸入 Embeddings 的時候是否可以使用多方來源的詞嵌入訓練模型？請闡述 背后的數學原理及工程上的具體實現機制
是的，Transformer模型在輸入Embeddings時可以使用來自多方來源的詞嵌入進行訓練。這種方法被 稱為多嵌入（multi-embedding）策略，它可以結合來自不同數據集、不同語料庫或不同預訓練模型 的詞嵌入，以提高模型在不同任務或不同領域的性能。下面是一些數學原理和工程上的具體實現機制： 數學原理： 在Transformer模型中，Embeddings層的目的是將輸入的離散詞匯映射到連續的詞嵌入空 間中，以便模型能夠理解輸入文本的語義和語法信息。使用多方來源的詞嵌入進行訓練時，實際上是在 為模型提供更豐富的語義信息，從而增強模型的泛化能力和表征能力。通過結合多個來源的詞嵌入，可 以充分利用不同數據集或不同領域的語義信息，從而提高模型的性能。
具體實現機制： 實現多嵌入策略的具體方法有幾種：
簡單融合： 將來自多個來源的詞嵌入簡單地拼接在一起或者取平均，作為模型的輸入Embeddings。這 種方法簡單直觀，但可能無法很好地利用不同來源的語義信息。
加權融合： 對來自不同來源的詞嵌入進行加權融合，權重可以通過訓練得到或者手動設定。這樣可以 根據不同來源的詞嵌入的重要性對其進行更靈活的控制。
門控機制： 使用門控機制（如門控單元或者注意力機制）來動態地調整不同來源的詞嵌入的貢獻，以 適應不同任務或不同上下文的需求。
領域特定嵌入： 為不同的領域或任務訓練獨立的詞嵌入，并將其與通用的詞嵌入進行融合。這樣可以 使模型在不同領域或任務中更好地泛化。
16，更深更寬的 Transformer 網絡是否意味著能夠獲得更強的預訓練模型？請至少從 3個角度，例如 架構的工程化落地、參數的信息表達能力、訓練任務等，來展開具體的分析
架構的工程化落地： 更深更寬的Transformer網絡通常具有更多的層和更多的注意力頭，這意味著模型 可以捕捉更復雜和更豐富的語義信息。在工程化落地中，更大的模型可能能夠更好地適應不同的任務和 數據，因為它們具有更強大的表示能力，能夠更好地理解和處理復雜的語言現象。
參數的信息表達能力： 更深更寬的Transformer網絡具有更多的參數，因此具有更強大的信息表達能力。 更多的參數可以使模型學習到更復雜和更細粒度的特征，從而提高模型對輸入數據的建模能力。這意味 著更大的Transformer模型可以更好地捕捉語言的結構和語義，從而產生更具有泛化能力的預訓練模型。 訓練任務： 更深更寬的Transformer網絡可能可以在更大規模的數據集上進行訓練，從而提高模型的泛 化能力。通過在更大的數據集上進行訓練，模型可以更好地學習到語言的統計規律和語義信息，從而提 高對新任務的適應能力。此外，更大的模型還可以通過更長時間的訓練來獲得更好的性能，因為它們具 有更多的參數和更強大的表示能力，可以更好地利用數據集中的信息。
17，如何大規模降低 Transformer 中 Embedding 中的參數數量？請至少具體分析一種具體方法背 后的數學原理和工程實踐
降低Transformer中Embedding層參數數量的一個常見方法是使用低維度的嵌入矩陣和共享參數。其 中，一種具體方法是使用詞嵌入的哈希技巧（Hashing Trick）來減少詞嵌入的維度和參數數量。下面

我將詳細解釋這種方法的數學原理和工程實踐： 數學原理：
哈希技巧的基本思想是將原始詞嵌入的高維向量通過哈希函數映射到低維空間中。這種方法的數學原理 是通過哈希函數將每個詞語映射到固定數量的桶（buckets）中，然后在每個桶中使用一個共享的詞嵌 入向量。因此，每個桶中的所有詞語都共享同一個詞嵌入向量，從而減少了詞嵌入層的參數數量。 工程實踐：
選擇哈希函數： 首先需要選擇一個哈希函數，它將詞語映射到固定數量的桶中。常用的哈希函數包括 簡單的取模運算或者更復雜的一致性哈希（Consistent Hashing）。
確定桶的數量： 確定每個詞嵌入向量被映射到的桶的數量。通常會根據詞嵌入的維度和期望的參數數 量來決定桶的數量。較大的桶數量會導致更多的參數共享，但可能會降低詞嵌入的表達能力。
構建哈希表： 對詞匯表中的每個詞語應用哈希函數，并將它們映射到對應的桶中。這樣就可以構建一 個哈希表，將每個桶和共享的詞嵌入向量關聯起來。
模型訓練： 在訓練過程中，使用哈希表中的共享詞嵌入向量來表示輸入文本中的詞語。對于每個詞語， 首先應用哈希函數得到其對應的桶，然后使用桶中的共享詞嵌入向量來表示該詞語。
18，請描述 Trasnformer 不同的 Layer 之間的 FeedForward 神經網絡之間的聯系，例如在 Bert 中 不同 Layer 之間的 CLS 有什么關系、對角矩陣隨著 Layer 的加深有何變化等
在Transformer中，不同層之間的FeedForward神經網絡（FFN）之間存在一定的聯系，雖然它們在每 一層中的作用是相同的，但在整個模型中的效果可能會有所不同。以Bert為例，描述不同層之間的 FeedForward神經網絡之間的聯系：
CLS之間的關系： 在Bert中，每個Transformer層的最后一個CLS標記的輸出被用作整個句子的表示， 即句子級別的表示。這意味著每個層的CLS輸出在語義上應該是相似的，因為它們都代表了整個句子的 語義信息。因此，不同層之間的CLS輸出應該在語義上是相似的，但可能會有一些微小的差異，這可能 是由于模型在不同層學到了不同的語義表示。
對角矩陣的變化： 在Transformer的Self-Attention機制中，每個位置的詞語都會與其他位置的詞語計 算注意力權重，這些權重被組成一個注意力矩陣。對角矩陣可以表示每個位置與自己的關注程度，通常 在模型的不同層之間會有一些變化。在Bert中，隨著層數的加深，對角矩陣可能會發生變化，因為不同 層之間學習到的語義信息可能有所不同。但通常情況下，對角矩陣應該保持穩定或者有一定的模式變化， 以確保模型能夠正確地捕捉輸入序列中的關系。
19，如何降低 Transformer 的 Feedforward 層的參數數量？請詳述背后的數學原理和工程實踐
降低Transformer的Feedforward層的參數數量可以通過減少隱藏層的維度或者減少隱藏層中的神經元 數量來實現。這樣可以降低模型的復雜度和計算成本，同時也有助于防止過擬合。以下是幾種降低 Feedforward層參數數量的具體方法：
減少隱藏層維度： 通過減少Feedforward層的隱藏層維度，可以降低每個神經元的參數數量。數學上，

這相當于將隱藏層的權重矩陣從原來的

減少到

，其中是原
始的隱藏層維度， 是降低后的隱藏層維度。這樣可以大大減少模型的參數數量，從而降低計算成 本。
減少隱藏層神經元數量： 可以通過減少Feedforward層的隱藏層神經元數量來降低參數數量。這意味 著減少每個隱藏層中的神經元數量，從而減少每個神經元的參數數量。數學上，這相當于將隱藏層的權

重矩陣的列數減少到 ，從而減少每個神經元的參數數量。
使用卷積代替全連接層： 在Feedforward層中使用卷積操作代替全連接層可以有效降低參數數量。卷 積操作具有局部連接和參數共享的特點，可以大大減少參數數量。數學上，可以將Feedforward層中的 全連接操作替換為卷積操作，從而減少參數數量。
使用矩陣分解技術： 使用矩陣分解技術（如SVD或LU分解）可以將Feedforward層的權重矩陣分解為 多個較小的矩陣，從而減少參數數量。數學上，可以將權重矩陣分解為兩個或多個較小的矩陣的乘積， 從而減少參數數量。
20，Transformer 的 Layer 深度過深，例如 512 個 Layer，會可能導致什么現象？請詳述背后的數 學機制
梯度消失或爆炸： 隨著層數的增加，梯度在反向傳播過程中可能會逐漸消失或爆炸，導致模型難以收 斂或訓練不穩定。
計算資源消耗： 更深的Transformer模型需要更多的計算資源來進行訓練和推理，可能超出了可用的資 源限制。
過擬合： 更深的模型可能會增加過擬合的風險，特別是在數據集較小的情況下，模型可能會過度學習 訓練數據的噪聲。
訓練時間增加： 更深的模型需要更長的訓練時間來收斂，這可能會增加訓練成本和時間成本。
21，Bert 中 NSP 可能的問題有些哪些？這些問題背后的數學原理是什么？如何改進？可以去掉 NSP 訓練任務嗎？
缺乏泛化性： NSP任務要求模型判斷兩個句子是否是相鄰的，但這種任務可能無法很好地泛化到其他 自然語言處理任務，尤其是一些需要更深層次理解的任務。
不平衡的訓練樣本： NSP任務中負樣本數量可能遠遠超過正樣本數量，導致訓練不平衡，影響模型的 性能。
額外的訓練開銷： NSP任務需要額外的訓練步驟和計算資源，增加了訓練的開銷。
數學原理是，NSP任務要求模型在預訓練階段判斷兩個句子是否相鄰，通常使用一個二分類器來判斷。 該二分類器的輸入是BERT模型的輸出向量，經過一些線性變換和softmax操作，輸出兩個句子是相鄰還 是不相鄰的概率。因此，NSP任務本質上是一個二分類問題。
要改進NSP任務可能的問題，可以考慮以下幾點：
多任務學習： 將NSP任務與其他任務結合起來進行多任務學習，使模型能夠同時學習更豐富的語義表 示，提高模型的泛化能力。
平衡訓練樣本： 通過調整訓練樣本的權重或者使用一些采樣方法來平衡NSP任務的訓練樣本，從而提 高模型對于正負樣本的處理能力。
簡化模型結構： 可以考慮簡化BERT模型的結構，去掉NSP任務，從而減少訓練的開銷，尤其是在一些 特定的應用場景下，NSP任務可能并不是必需的。
設計更合適的預訓練任務： 可以設計更加貼合具體任務需求的預訓練任務，例如預測句子中的遺漏詞 語或者填充詞語，以提高模型在特定任務上的性能。
因此，雖然NSP任務在BERT中具有一定的意義，但在某些情況下可以考慮去掉該任務或者進行相應的 改進，以提高模型的性能和訓練效率。
22，請詳解分析 Transformer 的 Batch 大小與訓練的信息困惑度 ppl 的關系并闡明背后的數學原理

信息困惑度（perplexity，ppl）是評估語言模型性能的一種常見指標，它反映了模型對于語言序列的預 測能力。Batch大小對于模型訓練過程中的梯度計算和參數更新有著重要的影響，從而直接影響到模型 的訓練效果和信息困惑度。
數學原理：
Batch對梯度計算的影響： 在訓練過程中，模型的參數更新是通過計算訓練樣本的梯度來進行的。 Batch大小決定了每次計算梯度時所使用的樣本數量。較大的Batch大小通常能夠提供更穩定的梯度估 計，因為它可以對大量樣本的梯度進行平均，減少了隨機性。而較小的Batch大小可能會導致梯度估計 的不穩定性，因為它只使用了少量樣本的梯度信息。
Batch對參數更新的影響： 在梯度計算之后，模型的參數通過優化算法（如隨機梯度下降）進行更新。 較大的Batch大小通常會導致參數更新的方向更加準確，因為它提供了更穩定的梯度估計。而較小的 Batch大小可能會導致參數更新的方向不穩定，因為它受到了較多的隨機噪聲的影響。
Batch對信息困惑度的影響： 信息困惑度是衡量模型對于語言序列預測能力的指標，它與模型對于訓練 數據的擬合程度密切相關。通常情況下，較大的Batch大小能夠提供更穩定的梯度估計，從而幫助模型 更好地擬合訓練數據，降低信息困惑度。而較小的Batch大小可能會導致梯度估計的不穩定性，從而影 響模型的訓練效果和信息困惑度。
關系分析：
較大的Batch大小： 當Batch大小較大時，模型能夠獲得更穩定的梯度估計，從而更好地擬合訓練數據， 降低信息困惑度。因此，較大的Batch大小通常會導致較低的信息困惑度。
較小的Batch大小： 當Batch大小較小時，模型的梯度估計可能會受到較多的隨機噪聲的影響，導致參 數更新不穩定，從而影響模型的訓練效果和信息困惑度。因此，較小的Batch大小通常會導致較高的信 息困惑度。
23，請從數據的角度分析一下為何在對 Transformer 進行參數的 Quantization 的時候工業界最終選 擇了 INT8？包括壓縮的具體過程、KL 散度、長尾分布等。如何處理Quantization 后模型質量降低度 情況？
微調（Fine-tuning）： 在模型Quantization后，可以通過對量化后的模型進行微調，使用原始數據集 重新訓練模型，以減少Quantization對模型性能的影響，提高模型的精度。
使用更復雜的量化方案： 選擇更復雜的量化方案，例如混合精度Quantization，可以在保持較高精度 的同時減少存儲需求和計算成本，從而降低模型的質量損失。
動態量化（Dynamic Quantization）： 動態量化可以根據輸入數據的分布動態調整量化參數，從而更 好地保持模型的精度。通過動態量化，可以在一定程度上減少量化對模型性能的影響。
24，以 Transformer 為代表的的 Neuron Network 逐漸主導了人工智能各領域，例如NLP, CV 等 的信息表示。請從數學的角度闡述為什么 Neuron Network 能夠代表任意人復雜度的信息？使用神經 網絡表達信息具體有什么優勢？
非線性映射能力： 神經網絡中的每個神經元都通過非線性激活函數對輸入進行變換，從而使網絡具有 了非線性映射能力。多層神經網絡通過組合多個非線性變換，可以逐步構建出更復雜的非線性映射，從 而實現對任意復雜度的信息的表示和學習。
通用逼近定理： 通用逼近定理（Universal Approximation Theorem）表明，一個具有足夠多神經元 的單隱藏層前饋神經網絡可以以任意精度逼近任何連續函數。這意味著只要神經網絡的結構足夠復雜，

它就可以在理論上表示任意復雜度的信息。
大規模并行計算： 神經網絡中的許多計算過程可以通過高度并行的方式進行，這使得神經網絡在處理 大規模數據和復雜模型時具有高效的計算能力。這種并行計算的能力使得神經網絡能夠處理大量的輸入 特征和參數，從而更好地表示和學習復雜的信息。
神經網絡表達信息的具體優勢包括：
靈活性： 神經網絡能夠通過調整網絡結構和參數來適應不同的輸入數據和任務需求，從而具有很強的 靈活性。這使得神經網絡可以處理各種不同類型和復雜度的信息表示任務。
自動特征學習： 神經網絡能夠自動學習輸入數據的特征表示，無需手工設計特征提取器。通過多層次 的特征提取和組合，神經網絡能夠逐步構建出更抽象和高級的特征表示，從而更好地表示復雜的信息。 端到端學習： 神經網絡可以實現端到端的學習，直接從原始輸入數據到最終輸出結果，無需人工介入。 這簡化了模型的設計和訓練過程，同時也提高了模型的整體性能和效率。
25，請描述至少三種判斷 Transformer 中神經元 Neuron 相對重要程度的具體方法及其背后的數學 原理
梯度重要性（Gradient Importance）： 梯度重要性方法通過分析神經元對損失函數的梯度大小來判斷 其相對重要程度。在訓練過程中，梯度值越大的神經元通常表示對于損失函數的影響越大，因此被認為 是比較重要的神經元。數學上，可以計算神經元的梯度范數作為其重要性指標，即梯度范數越大，神經 元越重要。
激活值重要性（Activation Importance）： 激活值重要性方法通過分析神經元的激活值分布來判斷其 相對重要程度。在訓練過程中，激活值較大的神經元通常表示對于模型的決策具有較大的影響，因此被 認為是比較重要的神經元。數學上，可以計算神經元的激活值分布的某種統計量（如均值、方差）作為 其重要性指標，即激活值分布的某種統計量越大，神經元越重要。
信息熵重要性（Information Entropy Importance）： 信息熵重要性方法通過分析神經元的輸出信息 熵來判斷其相對重要程度。在訓練過程中，信息熵較高的神經元通常表示對于模型的輸出具有較大的不 確定性，因此被認為是比較重要的神經元。數學上，可以計算神經元的輸出信息熵作為其重要性指標， 即信息熵越高，神經元越重要。
26，為什么說 Transformer 的注意力機制是相對廉價的？注意力機制相對更對于 RNN 系列及 Convolution 系列算法而言在計算上（尤其是計算復雜度）有什么優勢？
并行計算： 注意力機制中的計算可以高度并行化，每個注意力頭都可以獨立計算，而不受其他頭的影 響。這意味著可以同時計算多個頭的注意力權重，大大加快了計算速度。相比之下，RNN和CNN等序 列模型通常需要順序計算，難以實現高效的并行計算。
局部連接性： 在注意力機制中，每個位置只與其他位置進行注意力計算，而不是與整個序列進行計算。 這種局部連接性使得注意力機制的計算復雜度不會隨著序列長度的增加而呈現線性增長。相比之下， RNN和CNN等序列模型通常需要在每個時間步或每個位置上進行固定的計算操作，導致計算復雜度隨 著序列長度的增加而線性增長。
自注意力機制的簡化： 在Transformer中使用的自注意力機制相對于傳統的注意力機制更加簡化和高效。 通過使用矩陣乘法和softmax操作，可以快速計算出每個位置對其他位置的注意力權重，而無需顯式計 算所有可能的組合。這種簡化使得注意力機制的計算成本大大降低。
27，請用具體例子闡述使用 Multi-head 的物理機制和并從數學的視角來推導其有效性的原因

當我們考慮Transformer模型中的Multi-head注意力機制時，我們可以使用以下數學公式來推導其有效 性：
假設我們有一個輸入序列 X，長度為 N，每個詞嵌入的維度為。我們想要計算每個位置的注意力 權重，以便于對序列進行加權求和，得到每個位置的上下文表示。
物理機制： 對于Multi-head注意力機制，我們可以將每個頭部理解為一個不同的注意力機制，從而可 以同時學習多種不同的注意力模式。每個頭部的注意力權重矩陣 可以看作是對輸入序列的不同方面 或者角度的關注。通過使用多個頭部，模型可以同時關注到序列中的不同方面，并獲得更豐富的表示。 數學推導： 讓我們考慮一個簡化的單頭注意力機制的數學推導。給定輸入序列 X，我們可以通過以下步 驟計算單頭注意力權重：
首先，我們通過線性變換將輸入序列 X 映射到查詢（Q）、鍵（K）和值（V）的空間，得到三個矩陣
、 和 ，其中 、 和 是可學習的權重矩陣。
接下來，我們計算注意力分數矩陣 ，其中是查詢向量的維度
（等于鍵向量的維度）。
最后，我們將注意力分數矩陣與值矩陣相乘，得到加權求和的結果：=AV。
在單頭注意力機制中，我們使用單個注意力權重矩陣 A 來計算加權求和的結果。而在Multi-head注意 力機制中，我們將注意力權重矩陣拆分成多個頭部，分別計算多個注意力分數矩陣 ，最后將多個頭部 的結果拼接起來。具體地，我們可以表示為：

其中， 和 分別是第 i 個頭部的注意力分數矩陣和值矩陣， 、和 是每個頭部的可學 習權重矩陣， 是輸出的權重矩陣。通過使用多個頭部，我們可以學習到多個不同的注意力權重矩陣， 從而捕捉到更多不同方面的信息。這樣可以提高模型的表示能力，并且能夠更好地適應不同的輸入序列。
28，請分享一下至少三種提升 Transformer 預測速度的具體的方法及其數學原理
注意力頭的減少： 通過減少注意力頭的數量來降低計算量。在Transformer中，每個注意力頭都需要計 算查詢（query）、鍵（key）和值（value）之間的注意力權重，然后將值加權求和以生成輸出。減少 注意力頭的數量可以大大減少計算復雜度。
局部注意力機制： 使用局部注意力機制來減少每個位置計算注意力時需要考慮的范圍。在局部注意力 機制中，每個位置只與其周圍一定范圍內的位置進行注意力計算，而不是與整個序列進行計算。這樣可 以顯著降低計算量，特別是在處理長序列時。數學上，局部注意力機制可以通過限制注意力權重矩陣中 的非零元素范圍來實現。
參數量的減少： 減少Transformer模型中的參數量可以降低模型的計算量。例如，可以通過減少隱藏層 的維度、減少編碼器和解碼器的層數或減少詞嵌入的維度來降低模型的參數量。這樣可以降低模型的計 算復雜度，并且可以提高模型的訓練和推理速度。數學上，參數量的減少會直接影響模型中矩陣乘法和 參數更新的計算量。
29，請分別描述 Bert 的 MLM 和 NSP 技術(例如 Sampling) 的問題及具體改進方式
MLM（Masked Language Model）：
問題：MLM任務中，部分輸入詞被隨機掩蓋（用MASK符號替換），模型需要預測這些被掩蓋的詞。

然而，由于隨機地掩蓋詞語，可能會導致模型在訓練過程中學習到過于簡單或者不太自然的預測模式， 使得模型在實際應用中表現不佳。
具體改進方式：可以采用更加智能的掩蓋策略，例如選擇更具語義相關性的詞進行掩蓋，或者通過結合 其他任務（如詞義消歧）來指導掩蓋策略。另外，還可以嘗試使用更加復雜的訓練目標，例如通過引入 額外的噪聲來增加模型的魯棒性。
NSP（Next Sentence Prediction）：
問題：NSP任務中，模型需要判斷兩個句子是否是連續的，這種二分類任務可能會過于簡化，無法充分 利用句子之間的語義關系，尤其是對于復雜的語義關系和長文本。
具體改進方式：可以考慮引入更多的語義相關性指導模型的學習，例如通過更豐富的句子對策略來選擇 訓練樣本，或者結合其他任務（如句子級別的語義匹配）來增強模型的語義理解能力。另外，可以嘗試 引入更復雜的模型結構，例如使用更多的注意力頭或者更深的網絡層來提高模型的表示能力。
30，請闡述使用 Transformer 實現 Zero-shot Learning 數學原理和具體實現流程
數學原理：
Transformer模型在預訓練階段學習到了詞嵌入和句子表示，這些表示具有豐富的語義信息，可以很好 地捕捉單詞和句子之間的語義關系。
零樣本學習的關鍵在于將未見過的類別與已知類別之間的語義關系進行建模。Transformer模型學習到 的語義表示可以用來衡量不同類別之間的語義相似度，從而實現對未見過類別的分類。
具體實現流程：
準備數據： 首先，需要準備一個包含已知類別和未知類別的語義表示。可以使用預訓練的Transformer 模型，如BERT、RoBERTa等，將每個類別的文本描述轉換為語義表示。
計算相似度： 對于給定的未見過的類別，將其文本描述轉換為語義表示，并與所有已知類別的語義表 示計算相似度。可以使用余弦相似度或其他距離度量來衡量相似度。
分類預測： 根據計算得到的相似度，選擇與未見類別語義表示最相似的已知類別作為預測結果。可以 使用最近鄰分類器或其他機器學習算法來實現分類預測。
31，請至少描述 2 種對來自不同訓練模型訓練出來的 Embeddings 進行相似度比較的方法的具體實現
余弦相似度比較：
具體實現： 給定兩個Embedding向量 u 和 v，可以使用余弦相似度來衡量它們之間的相似度。余弦相 似度是通過計算兩個向量的內積除以它們的范數的乘積得到的。具體計算公式如下：

步驟： 首先，計算兩個Embedding向量的內積，并分別計算它們的范數。然后，將內積除以它們的范 數的乘積，得到它們之間的余弦相似度作為它們的相似度值。
優勢： 余弦相似度計算簡單，且能夠有效地衡量向量之間的夾角，適用于衡量語義相似性。 歐氏距離比較：
具體實現： 給定兩個Embedding向量 u 和 v，可以使用歐氏距離來衡量它們之間的相似度。歐氏距離 是兩個向量之間的直線距離，即向量差的范數。具體計算公式如下：
步驟： 首先，計算兩個Embedding向量的差向量，并計算差向量的范數。然后，將范數作為它們之間 的距離值，距離值越小表示兩個向量越相似。
優勢： 歐氏距離計算簡單，直觀地表示了向量之間的直線距離，適用于衡量向量的相似性。

32，如何使得一個小模型，例如 LSTM，具有一個大模型，例如 Bert 的能力？
遷移學習（Transfer Learning）：
將大模型（如BERT）在大規模數據上進行預訓練，然后將其參數初始化到小模型（如LSTM）中，作為 初始參數。接著，使用小模型在特定任務上進行微調，以適應該任務的特定特征和數據分布。這樣做可 以使小模型利用大模型在預訓練階段學到的語義表示和模式，從而提高其性能。
知識蒸餾（Knowledge Distillation）：
使用大模型（如BERT）作為教師模型，將其預測結果（軟標簽）作為訓練數據，引導小模型（如LSTM） 學習。在知識蒸餾過程中，小模型的目標是最小化其預測結果與教師模型的預測結果之間的差異。這樣 做可以使小模型學習到大模型的知識和泛化能力，從而提高其性能。
模型融合（Model Ensemble）：
將多個小模型（如LSTM）集成起來，形成一個模型集合，然后將它們的預測結果進行加權平均或投票。 這樣做可以通過組合多個模型的預測結果來減少誤差和提高性能。模型融合的方法包括簡單平均、加權 平均、投票等。
模型壓縮（Model Compression）：
使用模型壓縮技術將大模型（如BERT）壓縮為小模型（如LSTM），并盡可能地保留其性能。模型壓縮 技術包括參數剪枝、參數量化、權重共享等方法，可以將大模型中冗余的參數和結構信息壓縮為小模型 中的有效表示，從而減少模型的復雜度和計算量。
33，為何訓練后的 BERT 模型不能夠很容易的實現模型泛化？請從架構機制和數學原理部分進行分析
固定詞匯表和預訓練數據： BERT模型在預訓練階段使用了固定的詞匯表和大規模的語料庫進行訓練。 然而，在實際應用中，可能會遇到一些未在預訓練數據中出現過的詞匯或語境，這可能會導致模型泛化 能力不足。
過擬合： 在特定任務上微調BERT模型時，由于微調數據集通常較小，可能會導致模型在微調數據集上 過度擬合，從而降低了其在新數據上的泛化能力。
任務特定性： BERT模型在預訓練階段學習了通用的語言表示，但在實際應用中可能需要解決特定領域 或任務的問題。由于預訓練階段和微調階段的任務可能存在一定差異，因此模型在新任務上的泛化能力 可能不足。
遺忘舊知識： 在微調階段，通常會將BERT模型的參數初始化為預訓練參數，然后在新任務上進行微調。 這樣做可能會導致模型遺忘一些在預訓練階段學到的知識，從而影響模型的泛化能力。
34，GPT 的 auto-regressive 語言模型架構在信息表示方面有什么架構上的缺陷？
單向性： GPT模型是一個自回歸模型，它按順序生成輸出序列，每個時間步只能依賴于之前的時間步。 這種單向性導致了模型在理解整個序列的上下文時可能存在局限性，特別是在處理長序列時。因為模型 在生成當前詞語時，只能依賴前面已生成的詞語，而無法利用后面即將生成的詞語的信息。
缺乏全局信息： 由于GPT模型采用了自回歸的方式，每個時間步只能依賴前面的信息，因此難以捕捉到 整個輸入序列的全局信息。這可能導致模型在處理一些需要全局語境的任務時表現不佳，例如閱讀理解 和文本推斷。
固定長度限制： 在生成輸出時，GPT模型通常采用固定長度的上下文窗口，例如512個token。這意味 著模型只能考慮到前512個token的信息，而無法處理更長的序列。這限制了模型在處理長文本時的能 力，并可能導致信息丟失或不完整的問題。

缺乏交互性： GPT模型在生成輸出時是單向的，即每個時間步只能依賴前面的信息，而無法考慮后續時 間步的信息。這導致了模型無法進行有效的雙向交互，無法在生成當前詞語時同時考慮到前面和后面的 信息，從而可能限制了模型的表示能力。
35，請描述 BERT 中 MLM 實現中的至少 5 個缺陷及可能的解決方案
信息泄露：
缺陷： 在訓練時，模型有可能從上下文中的其他token中獲取有關掩蓋token的信息，從而泄露了掩蓋 token的真實標識，導致預訓練效果下降。
解決方案： 可以通過增加噪聲或隨機性來掩蓋token，例如引入額外的噪聲或使用更復雜的掩蓋策略。 此外，可以嘗試使用其他的掩蓋方法，如隨機mask部分token而非全部token。
缺乏上下文信息：
缺陷： 在MLM中，每個掩蓋token的預測都是獨立的，沒有考慮到其周圍上下文的信息，可能導致預 測效果不佳。
解決方案： 可以嘗試引入更多的上下文信息，例如將掩蓋token的預測作為條件生成任務，并考慮其周 圍的token來預測掩蓋token。這樣可以更好地利用上下文信息來提高預測效果。
模型偏向性：
缺陷： 在MLM中，模型可能會偏向于預測常見的token，而忽略罕見的token，導致模型對于低頻詞匯 的處理效果不佳。
解決方案： 可以通過引入權重調整或樣本加權等方法來平衡常見token和罕見token之間的預測，以提 高模型對低頻詞匯的處理效果。
難以處理長序列：
缺陷： 在處理長序列時，MLM可能會遇到困難，因為每個token都有可能被掩蓋，導致需要預測的掩 蓋token數量較大，計算量較大。
解決方案： 可以嘗試使用更復雜的采樣策略或掩蓋機制，例如只掩蓋部分token而非全部token，或者 對掩蓋token的預測進行篩選或降采樣，以減少計算量。
標簽泛化能力有限：
缺陷： 在MLM中，模型需要預測每個掩蓋token的具體標簽，但這可能會限制模型在新領域或任務上 的泛化能力。
解決方案： 可以嘗試引入更靈活的標簽預測機制，例如使用多標簽分類或標簽分布預測來提高模型的 泛化能力，使其能夠適應更多樣化的任務和領域。
36，請從數學的角度闡明如何實現對 Transformer 任意位置和長度進行 Mask 的具體實現方式
Mask矩陣： 在Self-Attention層中，有一個稱為Mask矩陣的附加輸入。該矩陣的維度與輸入序列的長 度相同，并且其中的每個元素都是0或者-inf。0表示該位置可以被關注，而-inf表示該位置被屏蔽或掩 蓋。
掩蓋機制： 在進行Self-Attention計算時，會在每個注意力頭中對Mask矩陣進行加權，使得模型在計 算注意力分數時，將-inf的位置對應的注意力分數置為負無窮，從而使得模型不會關注這些位置的信息。 任意位置和長度的Mask： 通過調整Mask矩陣的內容，可以實現對任意位置和長度的Mask。例如，如 果要屏蔽輸入序列中從第i個位置到第j個位置的所有token，可以將Mask矩陣中第i到第j行的所有元素 都設置為-inf，從而實現對這些位置的Mask。

動態Mask： 在一些應用中，可能需要根據具體的任務或條件來動態生成Mask。例如，在文本生成任 務中，可能希望模型只關注之前生成的部分文本，而不考慮未來的文本。在這種情況下，可以根據當前 生成的位置動態生成Mask矩陣，并將未來的位置的注意力分數置為負無窮，以實現動態Mask的效果。
37，請描述 Encoder 和 Decoder 中 Attention 機制的三點不同之處并闡述其數學原理
輸入序列和輸出序列的關注對象不同：
Encoder中的Attention： 在Encoder中，Attention機制用于將輸入序列中的每個位置的信息與其他位 置的信息進行交互。具體而言，給定一個查詢向量，Encoder中的Attention機制將根據查詢向量與所 有位置的鍵向量的相似度來計算每個位置的注意力權重，然后將這些位置的值向量加權求和，以得到新 的表示。
Decoder中的Attention： 在Decoder中，Attention機制不僅可以使用來自輸入序列的信息，還可以 使用來自輸出序列的信息。具體而言，Decoder中的Attention機制將給定的查詢向量與輸入序列和輸 出序列的鍵向量進行比較，然后根據這些比較計算每個位置的注意力權重，然后將這些位置的值向量加 權求和，以得到新的表示。
掩蓋機制的應用不同：
Encoder中的Attention： 在Encoder中，通常不需要使用掩蓋機制，因為Encoder只負責處理輸入序 列的信息，不需要考慮未來位置的信息。
Decoder中的Attention： 在Decoder中，通常需要使用掩蓋機制來防止模型在預測序列時查看未來位 置的信息。具體而言，Decoder中的Attention機制會在計算注意力分數時將未來位置的分數置為負無 窮，從而屏蔽未來位置的信息，使模型只關注當前位置及之前的信息。
位置編碼的使用方式不同：
Encoder中的Attention： 在Encoder中，位置編碼通常只用于輸入序列，用于為每個位置提供具有一 定語義信息的表示。
Decoder中的Attention： 在Decoder中，位置編碼通常不僅用于輸入序列，還用于輸出序列。具體而 言，Decoder會根據當前預測的位置和輸出序列中已生成的位置來計算位置編碼，以幫助模型更好地理 解輸出序列的順序信息
38，Transformer 如果采用和 Inference 同樣的流程來進行 Training，會有什么問題？請至少指出 3 點問題并說明背后的數學原理
自回歸訓練中的暴露偏差（Exposure Bias）：
問題： 在自回歸訓練中，每個時間步的輸入都依賴于之前的輸出，因此訓練過程中模型在每個時間步 的輸入都是來自于Ground Truth，但在推理時則是使用模型自身生成的輸出。這種差異可能導致模型 在推理階段表現不如訓練階段。
數學原理： 在訓練過程中，模型的每個時間步的輸入都是正確的標簽，因此模型在訓練時接觸到的數 據分布與在推理時接觸到的數據分布不一致，導致了暴露偏差。這會影響模型的泛化能力和推理效果。 Teacher Forcing導致的訓練偏差（Training Bias）：
問題： 在訓練時，通常采用Teacher Forcing策略，即將Ground Truth的標簽作為輸入給模型。這種 策略可能導致模型過于依賴Ground Truth標簽，而無法很好地學習到處理錯誤的能力。
數學原理： 在Teacher Forcing的訓練策略下，模型在每個時間步都能夠接收到正確的標簽信息，因此 可能無法很好地學習到處理錯誤的能力。而在推理階段，模型需要自行生成輸出，這時模型可能會由于

缺乏處理錯誤的訓練而表現不佳。
標簽平滑（Label Smoothing）的缺失：
問題： 在訓練階段通常采用Cross Entropy損失函數來衡量預測與Ground Truth的差異。然而，Cross Entropy損失函數在Ground Truth為One-Hot編碼時會將預測的概率分配給正確的類別，但這種分配 可能過于自信，導致過擬合。
數學原理： Cross Entropy損失函數在Ground Truth為One-Hot編碼時是嚴格的分類目標，會迫使模 型輸出對應Ground Truth類別的概率接近1。而標簽平滑則是通過將Ground Truth的標簽分布轉化為 軟化的分布，以減少模型對正確標簽的過度自信，提高泛化能力。
39，為何 Transformer 的 Matrix Dimensions 是 3D 的？請詳述每個 Dimension 大小的改變是如 何影響整個 Transformer 訓練過程的？請詳述其具體的流程和數學原理
Transformer模型中的Matrix Dimensions是3D的，主要是因為Transformer模型是基于自注意力機制 構建的，并且為了處理批處理數據。
具體來說，Transformer模型的輸入和輸出矩陣維度一般為batchsize,sequencelength,hiddensize。 下面詳細說明每個維度的大小是如何影響整個Transformer訓練過程的：
Batch Size：
影響： Batch Size是每次訓練時處理的樣本數量，較大的Batch Size可以提高模型的并行性和訓練速度， 但可能會導致內存消耗增加和梯度更新的不穩定。
流程和數學原理： 在訓練過程中，將一個Batch的數據輸入到Transformer模型中，進行前向傳播計算 得到預測結果，然后計算損失函數并進行反向傳播更新參數。在計算損失函數時，會對整個Batch的預 測結果進行比較，計算出整個Batch的損失值。
Sequence Length：
影響： Sequence Length是輸入序列的長度，較長的Sequence Length可能會增加模型的計算量和內 存消耗，同時也會增加梯度消失和梯度爆炸的風險。
流程和數學原理： 在處理序列數據時，Transformer模型會對每個時間步的輸入進行自注意力計算，然 后根據得到的注意力權重對輸入序列進行加權求和，得到每個時間步的表示。因此，較長的Sequence Length會導致更多的注意力計算和更大的注意力權重矩陣，從而增加計算量和內存消耗。
Hidden Size：
影響： Hidden Size是Transformer模型中隱藏層的大小，即每個時間步的表示的維度，較大的 Hidden Size可以增加模型的表示能力，但也會增加模型的參數數量和計算量。
流程和數學原理： 在Transformer模型中，每個時間步的輸入表示經過多層的自注意力層和前饋神經網 絡層進行處理，其中自注意力層和前饋神經網絡層的參數矩陣的大小與Hidden Size相關。較大的 Hidden Size會導致更大的參數矩陣和更復雜的計算過程，從而增加計算量和訓練時間。
40，請描述只由一個 Encoder 和 Decoder 的 Transformer 使用了 Attention 的三個地方及其功能
Encoder自注意力機制：
功能： 在Encoder中，自注意力機制用于捕捉輸入序列中不同位置之間的依賴關系，以提取輸入序列的 表示。
具體實現： 對于每個Encoder層，輸入序列經過多頭注意力機制（Multi-head Self-Attention），得 到加權表示，然后通過前饋神經網絡進行變換和非線性映射，最后得到Encoder層的輸出。

Decoder自注意力機制：
功能： 在Decoder中，自注意力機制用于捕捉輸出序列中不同位置之間的依賴關系，以便生成下一個 時刻的預測結果。
具體實現： 對于每個Decoder層，輸出序列經過多頭注意力機制，得到加權表示，然后通過前饋神經 網絡進行變換和非線性映射，最后得到Decoder層的輸出。
Encoder-Decoder注意力機制：
功能： 在Decoder中，使用Encoder-Decoder注意力機制來將輸入序列的信息與輸出序列的信息進行 交互，以幫助生成正確的翻譯結果。
具體實現： 在每個Decoder層中，除了進行自注意力計算外，還會進行Encoder-Decoder注意力計算。 具體地，Decoder會將上一層Decoder的輸出作為查詢，將Encoder的輸出作為鍵和值，計算Decoder 的每個位置對于輸入序列的注意力權重，然后將這些權重應用到Encoder的輸出上，得到Encoder- Decoder注意力的輸出，用于生成當前時刻的預測結果。
41，請分別描述當進行 Training 和 Inference 的時候 Masking 在 Transformer 三大不同類型使用 Attention 機制的地方的具體功能和數學實現
Encoder自注意力機制中的Masking：
功能： 在Encoder自注意力機制中，Masking的作用是防止模型在處理序列時關注到當前位置之后的信 息，從而保證模型只能看到當前位置及之前的信息，避免信息泄漏。
數學實現： 在訓練時，通過將要被mask的位置對應的注意力分數設置為負無窮大（例如通過添加一個 mask矩陣），使得softmax函數在計算注意力權重時將這些位置的注意力分數置為接近于0的值，從而 屏蔽了這些位置的信息。在推理時，由于不需要masking，因此不需要進行特殊處理。
Decoder自注意力機制中的Masking：
功能： 在Decoder自注意力機制中，Masking的作用是防止模型在生成輸出序列時關注到當前位置之 后的信息，從而確保模型只能看到已經生成的部分序列信息。
數學實現： 在訓練時，類似于Encoder自注意力機制，通過將要被mask的位置對應的注意力分數設置 為負無窮大，使得softmax函數在計算注意力權重時將這些位置的注意力分數置為接近于0的值，從而 屏蔽了這些位置的信息。在推理時，由于也需要屏蔽未來的信息，因此也需要進行masking，通常會采 用一種稱為"解碼器掩碼"（Decoder Mask）的方式來實現，將要被mask的位置設置為負無窮大。 Encoder-Decoder注意力機制中的Masking：
功能： 在Encoder-Decoder注意力機制中，Masking的作用是確保Decoder在每個時間步只能關注到 Encoder輸入序列中已經處理的部分信息，避免未來信息的泄露。
數學實現： 在訓練時，通過將Decoder的每個時間步的查詢與Encoder的所有位置的鍵進行點積計算， 然后將要被mask的位置對應的注意力分數設置為負無窮大，使得softmax函數在計算注意力權重時將 這些位置的注意力分數置為接近于0的值，從而屏蔽了未來的信息。在推理時，同樣需要使用解碼器掩 碼來確保模型只能關注到已經生成的部分序列信息。
42，請描述 Transformer 的 Training Loss 具體工作流程和背后的數學公式
Forward Propagation：
首先，將輸入序列通過Encoder模型進行編碼，得到編碼后的表示。 然后，將編碼后的表示作為輸入傳遞給Decoder模型，進行解碼。

在Decoder中，通過自注意力機制和Encoder-Decoder注意力機制，生成輸出序列的預測結果。 Loss Calculation：
計算模型生成的輸出序列與目標序列之間的差異，即計算損失值。
通常使用交叉熵損失函數來衡量模型的預測結果與真實標簽之間的差異。 Backward Propagation：
使用反向傳播算法計算損失函數對模型參數的梯度。 根據梯度更新模型的參數，以使損失函數最小化。 數學公式如下所示：
假設模型的輸出序列為 ，目標序列為y，則交叉熵損失函數為：

其中，表示目標序列的第i個位置的真實標簽，表示模型的預測結果的第i個位置的概率值。 然后，通過反向傳播算法計算損失函數對模型參數的梯度，以便進行參數更新。
43，請闡述 Multi-head Attention 機制中通過 Linear layer 的 Matrices 計算 Query、Key、 Value 時候進行 logical partition 和 physical partition 的異同及背后的數學原理
Logical Partition：
異同： 在Logical Partition中，Query、Key、Value矩陣被分割為多個子矩陣，并且每個子矩陣對應 于一個head。這意味著每個head的Query、Key、Value矩陣都是從原始矩陣中提取的，而這些子矩陣 之間并沒有物理上的分離，它們共享同一個大的Linear層矩陣。
數學原理： 在計算Query、Key、Value時，將原始的Query、Key、Value矩陣分別乘以被分割的子矩 陣，以實現每個head對應的計算。這樣做的好處是減少了計算量，因為只需一次線性變換就可以為所 有的head生成相應的Query、Key、Value。
Physical Partition：
異同： 在Physical Partition中，Query、Key、Value矩陣不僅被分割成多個子矩陣，而且每個子矩陣 都有自己獨立的Linear層矩陣。這意味著每個head的Query、Key、Value矩陣都有自己獨立的Linear 層參數。
數學原理： 在計算Query、Key、Value時，對于每個head，使用獨立的Linear層參數對原始的Query、 Key、Value矩陣進行線性變換。這樣做的好處是每個head的計算都是獨立的，可以并行進行，提高了 計算效率和模型的可擴展性。
44，請闡述 Transformer 中所有能夠 trainable 的操作及其功能
詞嵌入層（Embedding Layer）：
功能： 將輸入序列中的每個單詞或token映射到一個高維向量表示，以便模型能夠理解和處理文本數據。 參數： 詞嵌入矩陣，每一行對應于一個單詞或token的向量表示。
位置編碼（Positional Encoding）：
功能： 將序列中每個位置的位置信息編碼成向量，以幫助模型理解序列的順序關系。
參數： 位置編碼矩陣，用于表示不同位置的位置編碼向量。 Encoder和Decoder的多頭注意力層（Multi-Head Attention）：
功能： 用于計算Query、Key和Value之間的注意力權重，并將Value加權求和以生成輸出表示。

參數： Query、Key、Value的線性變換矩陣，用于將輸入映射到多個注意力頭上，以及最后的輸出線 性變換矩陣。
前饋神經網絡（Feedforward Neural Network）：
功能： 對注意力層的輸出進行非線性變換，以提高模型的表示能力。 參數： 前饋神經網絡的兩個線性變換矩陣和激活函數的參數。
Layer Normalization：
功能： 對每一層的輸出進行歸一化，以減少內部協變量偏移，加速模型訓練。 參數： 歸一化的縮放參數和偏置參數。
輸出層的線性變換：
功能： 將模型的輸出表示映射到目標詞匯的概率分布上。 參數： 輸出層的線性變換矩陣和Softmax函數的參數。
45，請闡述 Query、Key、Value 在 Transformer 中具體的功能
Query（查詢）：
Query是用于計算注意力分布的向量，它表示當前位置或當前時間步的輸入向量。在自注意力機制中， Query來自于輸入序列的每個位置的表示。
Query向量與Key向量進行點積運算，以計算注意力分布中每個位置的權重。
在Transformer中，Query向量通常是通過將輸入序列的表示與Query矩陣相乘獲得的，Query矩陣是 由線性變換層學習得到的。
Key（鍵）：
Key用于描述與Query相關的信息，它是用于計算注意力分布的向量，通常與Query具有相同的維度。 Key向量與Query向量進行點乘運算，以計算注意力分布中每個位置的權重。
在Transformer中，Key向量通常也是通過將輸入序列的表示與Key矩陣相乘獲得的，Key矩陣同樣是由 線性變換層學習得到的。
Value（值）：
Value是用于計算加權和的向量，它表示每個位置或每個時間步的輸入向量的信息。
Value向量與注意力分布中的權重相乘，然后對結果進行加權求和，得到最終的注意力機制輸出。
在Transformer中，Value向量同樣是通過將輸入序列的表示與Value矩陣相乘獲得的，Value矩陣同樣 由線性變換層學習得到。
46，為什么 Transformer 中的 Attention Score 能夠衡量不同 Words 之間 Relevance 的不同程序 呢？請說明背后的物理機制和數學原理
物理機制： 在注意力機制中，每個單詞（或位置）的表示會通過與Query進行點乘操作，以計算與 Query相關的得分。這些得分經過softmax歸一化后，成為了每個單詞的注意力權重。這個過程實際上 是通過對整個輸入序列中的每個單詞與當前單詞（Query）之間的“注意力”進行計算，以確定當前單 詞在上下文中的重要性。
數學原理： 在數學上，注意力分數的計算是通過Query、Key之間的點積運算得到的。具體來說，給定 一個Query向量q和一個Key向量k，它們的點積q? k實際上衡量了Query和Key之間的相似度或相關性。 而通過將Query向量與輸入序列中所有Key向量進行點乘操作，并將結果進行softmax歸一化，就可以 得到每個Key的權重，這些權重反映了Query與輸入序列中不同單詞之間的相關性程度。

47，Transformer 是如何知道什么樣的 Weights 能夠使得其更好的表達不同信息部分的不同程度的 注意力的？請描述其運行機制和背后的數學假設
初始化權重：
在訓練開始時，Transformer模型的注意力權重是隨機初始化的。 正向傳播：
對于每個Query，通過將其與所有Key進行點乘，得到注意力分數（Attention Scores）。 通過對注意力分數進行softmax歸一化，得到歸一化的注意力權重。
計算損失：
將模型生成的注意力權重與真實的標簽進行比較，計算損失函數。 反向傳播：
使用反向傳播算法計算損失函數對模型參數（包括注意力權重）的梯度。 參數更新：
根據梯度下降算法，更新模型的參數（包括注意力權重），使得損失函數最小化。 迭代訓練：
重復以上步驟，直到模型收斂或達到指定的訓練輪數。
在這個過程中，Transformer模型通過學習訓練數據中不同部分之間的相關性來調整注意力權重。通過 最小化損失函數，模型能夠逐漸學習到哪些部分的信息在當前任務中更為重要，從而調整注意力權重， 使得模型能夠更好地表達不同信息部分之間的不同程度的注意力。
背后的數學假設是基于梯度下降算法，該算法能夠通過調整模型參數來最小化損失函數。在注意力機制 中，通過將注意力權重作為模型參數，利用梯度下降算法來學習最優的注意力權重，以使得模型在當前 任務中表現更好。這一過程基于的假設是模型能夠從訓練數據中學習到正確的注意力分布，并在推斷時 將這些學習到的知識應用到新的輸入數據上。
48，如何減少 Transformer 中訓練后的 Word Embeddings 的 Bias？請闡述其背后的數學原理和 實現流程
使用正則化技術： 正則化技術（如L2正則化）可以幫助減少模型的過擬合，并減少Word
Embeddings中的偏置。通過向損失函數添加正則化項，可以懲罰模型參數的大小，使得模型更趨向于 學習到更加泛化的表示。具體來說，對于Word Embeddings矩陣，可以在損失函數中添加一個L2正則 化項，用來懲罰Word Embeddings的參數。
使用特征縮放： 可以對Word Embeddings進行特征縮放，以減少特征之間的差異，進而減少偏置。例 如，可以對Word Embeddings進行均值歸一化或標準化，使得每個維度的值在相似的范圍內變化。 增加數據多樣性： 增加訓練數據的多樣性可以幫助減少Word Embeddings中的偏置。通過引入更多不 同領域、不同來源的數據，可以使模型學習到更加全面和泛化的表示，減少特定領域或特定數據集的偏 置。
49，如何解決 Self-attention 和 Word 和自己的 Attention 最大的問題？
Self-attention機制中的一個主要問題是它可能會導致對每個單詞自身的注意力最大化，即Word與自己 的注意力分數較高，這可能導致模型過度關注單個單詞而忽略了整體上下文信息。解決這個問題的方法 包括：
添加Masking機制： 在self-attention中，可以通過添加masking機制來限制單詞與自己之間的注意力，

使得每個單詞不會關注自身。通常使用masking矩陣來將自注意力矩陣中的對角線（即自身與自己的注 意力分數）設為一個較大的負值，這樣經過softmax后，自身與自己的注意力分數會趨近于0。這種 masking方式被稱為自注意力掩碼（Self-Attention Masking）。
使用Positional Encoding： Positional Encoding是Transformer模型中用于將位置信息編碼到輸入表 示中的一種技術。通過將位置信息嵌入到輸入向量中，可以幫助模型區分不同位置的單詞，并減少自注 意力的影響。在Positional Encoding中，可以采用不同的編碼方式，如正弦余弦編碼（Sinusoidal Positional Encoding）或學習可訓練的位置編碼（Learned Positional Encoding），以提供對單詞位 置的更好建模。
增加多頭注意力機制： 多頭注意力機制允許模型同時關注不同抽象級別的信息，通過引入多個注意力 頭，模型可以學習到不同的關注模式，有助于減少對自身的過度關注。在多頭注意力機制中，每個注意 力頭可以學習不同的權重分配方式，從而使得模型能夠更好地捕捉輸入序列中的不同特征。
50，為什么 Transformer 能夠對 NLP、CV 等任何 AI 領域的信息進行有效表示？
自注意力機制（Self-Attention）： Transformer模型中的自注意力機制允許模型在輸入序列中的任意 位置捕捉全局依賴關系。這意味著模型可以自由地關注輸入序列中的任意部分，并將不同部分之間的信 息交互，從而有效地捕捉長距離依賴關系，這對于自然語言處理和計算機視覺等任務都是非常重要的。 位置編碼（Positional Encoding）： Transformer模型通過位置編碼將輸入序列中的位置信息嵌入到 表示中，這有助于模型理解序列中不同位置的單詞或像素的含義。位置編碼使得模型能夠區分不同位置 的單詞或像素，并在表示中保留位置信息，從而提高了模型對輸入序列的理解能力。
多頭注意力機制（Multi-Head Attention）： Transformer模型中的多頭注意力機制允許模型在不同 抽象級別上關注輸入序列中的信息。通過引入多個注意力頭，每個頭可以學習到不同的關注模式，從而 使得模型能夠捕捉到不同層次的語義和特征，適用于不同的AI任務。
位置感知性和轉換器結構： Transformer模型的結構使得模型具有位置感知性，即模型能夠識別和利用 輸入序列中的位置信息。通過使用多個Transformer層，模型能夠逐層提取和組合輸入序列中的特征， 從而實現對不同層次和復雜度的信息的表示。
51，為何通過 Ground Truth 就能夠訓練 Transformer 使其具有泛化能力?
提供準確標簽： Ground Truth是指訓練數據中真實的標簽或目標值。通過使用Ground Truth作為訓練 數據，模型可以直接從真實標簽中學習到正確的映射關系，從而在訓練過程中逐漸提高模型在任務上的 性能。
減少標簽噪聲： Ground Truth通常是由人工標注或其他可信來源提供的，相比于自動生成的標簽或其 他可能存在噪聲的標簽，Ground Truth具有更高的準確性和可信度。通過使用Ground Truth進行訓練， 可以有效減少標簽噪聲對模型性能的影響，提高模型的泛化能力。
減少標簽偏差： 在一些任務中，由于數據收集過程中的偏差或不平衡，可能導致數據標簽的偏差。通 過使用Ground Truth進行訓練，可以減少標簽偏差對模型的影響，提高模型在不同數據分布下的泛化 能力。
提供更準確的反饋： Ground Truth可以提供更準確的反饋信息，幫助模型更快地調整參數并優化模型 性能。模型可以根據與Ground Truth之間的誤差來調整自身的參數，逐漸提高在訓練數據以外的數據 上的性能。
52，為什么在 Transformer 的 Attention 計算的時候需要進行 Scaling 操作，請從神經網絡和數學

原理的角度進行解釋
在Transformer的Attention計算中進行Scaling操作的目的是為了控制注意力分布的范圍，防止 softmax函數的輸入值過大或過小，從而提高模型的穩定性和訓練效果。這一操作涉及到神經網絡和數 學原理的多個方面：
數值穩定性： 在softmax函數中，輸入值較大或較小時，指數運算可能導致數值溢出或數值不穩定的問 題。通過對注意力分數進行Scaling操作，可以將其縮放到一個合適的范圍內，避免softmax函數的輸入 值過大或過小，提高計算的穩定性。
梯度穩定性： 在反向傳播過程中，梯度的大小可能受到輸入值的影響，輸入值過大或過小可能導致梯 度消失或爆炸的問題。通過Scaling操作，可以控制注意力分數的范圍，有助于穩定梯度的計算，從而 提高模型的訓練效果。
均勻分布： Scaling操作可以使得注意力分數分布更加均勻，避免其中部分值過大或過小，導致模型過 度關注或忽視某些輸入信息的問題。這有助于提高模型對輸入序列的整體理解能力，從而提高模型的泛 化能力。
在數學上，Scaling操作通常通過將注意力分數除以一個常數因子（如分母中的根號d，其中d是注意力 分數的維度）來實現。這樣可以保持分數的相對大小不變，同時限制其絕對值的大小，使得softmax函 數的輸出更穩定。
53，在 Transformer 中，一個輸入文本詞匯的順序是由 position encoding 來表達還是由multi- head attention 來具體實現的？請闡述運行機制和數學原理
在Transformer模型中，一個輸入文本詞匯的順序是由Positional Encoding來表達的，而不是由Multi- head Attention來具體實現。
Positional Encoding：
Positional Encoding是Transformer模型中用于將位置信息編碼到輸入表示中的一種技術。在 Transformer的輸入階段，每個輸入詞匯的表示會與一個位置編碼向量相加，從而使得模型能夠區分不 同位置的單詞，并在表示中保留位置信息。
Positional Encoding的具體實現通常是通過使用正弦和余弦函數構造一個固定的位置編碼矩陣，然后 將其與輸入詞匯的表示相加，以將位置信息嵌入到輸入表示中。
Multi-head Attention：
Multi-head Attention是Transformer模型中的一個組成部分，用于計算輸入序列之間的注意力權重。 在Multi-head Attention中，并不直接涉及到輸入詞匯的順序，而是通過計算每個詞匯之間的相似度 （通過Query和Key的點積）和權重（通過softmax函數歸一化）來實現注意力機制。
Multi-head Attention將輸入序列的表示拆分為多個頭（即子空間），分別計算每個頭的注意力權重， 然后將不同頭的注意力權重合并起來，最終得到每個詞匯的上下文表示。
因此，輸入文本詞匯的順序是由Positional Encoding來表達的，它通過將位置信息嵌入到輸入表示中 來區分不同位置的單詞。而Multi-head Attention則用于計算輸入序列之間的注意力權重，幫助模型捕 捉輸入序列之間的依賴關系和重要性。
54，請描述 multi-head attention 的至少三種實現方式并提供相應的示例實現代碼
Scaled Dot-Product Attention： 這是最常見的multi-head attention實現方式，其中每個頭的注意 力計算是通過計算查詢（Query）和鍵（Key）之間的點積，并應用softmax函數對結果進行歸一化。

然后將歸一化的注意力權重乘以值（Value）向量，最后將所有頭的注意力加權結果相加以得到最終輸 出。
Additive Attention： 這種實現方式使用兩個額外的參數矩陣來學習查詢和鍵之間的關系，然后將這些 關系與值向量相乘，并應用softmax函數對結果進行歸一化。最后將所有頭的注意力加權結果相加以得 到最終輸出。
Dot-Product Attention with Learnable Parameters： 這種實現方式類似于第一種，但使用可學習的 參數矩陣來代替點積計算。這樣可以使模型在學習過程中更好地適應數據。

55，請描述 Transformer 中三種類型的 non-linear 操作并闡述請數學原理

激活函數（Activation Functions）： 激活函數通常被應用于線性變換的輸出，以引入非線性特性。 Transformer中常用的激活函數包括ReLU（Rectified Linear Unit）和GELU（Gaussian Error Linear Unit）等。
Layer Normalization（層歸一化）： Layer Normalization是一種歸一化技術，用于減少神經網絡中 隱藏層輸出的內部協變量偏移。它在每個特征維度上對隱藏層的輸出進行歸一化，并使用可學習的參數 進行縮放和平移。
Feedforward Neural Networks（前饋神經網絡）： Transformer模型中的每個層都包含一個前饋神 經網絡，它由兩個線性變換和一個激活函數組成。前饋神經網絡用于對每個位置的表示進行非線性轉換， 從而提高模型的表達能力。
56，相比于 RNN 等，為何 Transformer 論文作者聲稱“Attention is all you need”？請重點從 數學的角度闡述其原因

全連接性質： 在Transformer中，每個位置的輸出都是通過對所有輸入位置的加權組合來計算得到的， 這種全連接性質使得模型能夠直接捕捉輸入序列中任意位置的依賴關系，而無需依賴于序列的順序性。 這是因為自注意力機制允許模型在計算每個位置的表示時考慮到所有其他位置的信息，從而實現對全局 依賴關系的建模。

并行性： 自注意力機制的計算是高度并行化的，每個位置的表示都可以獨立計算，不受序列長度的限 制。這使得Transformer模型在訓練和推理過程中都能夠高效地利用計算資源，加速模型的訓練和推理 速度。
長距離依賴關系： 在傳統的循環神經網絡（RNN）等模型中，由于信息的傳遞是通過隱藏狀態進行的， 所以對于較長的序列，模型往往會出現梯度消失或梯度爆炸的問題，導致模型難以捕捉到長距離的依賴

關系。而在Transformer中，通過自注意力機制，模型可以直接將任意兩個位置之間的關系建模為線性 組合，從而能夠更好地捕捉到長距離的依賴關系。
57，請具體談一下 Teacher forcing 的數學原理及其在 Transformer 中的至少兩個地方的應用
Teacher forcing是一種訓練技術，通常應用于序列生成模型（如語言模型或機器翻譯模型）中。其基 本原理是在訓練過程中，將模型的實際輸出作為下一個時間步的輸入，而不是將模型在上一個時間步的 生成結果作為輸入。這種訓練方法可以加速模型收斂，提高模型在訓練過程中的穩定性。在 Transformer模型中，Teacher forcing主要應用于兩個地方：
Decoder端的訓練： 在Transformer中，Decoder端負責生成目標序列，而Teacher forcing可用于訓 練Decoder。在訓練過程中，Decoder端的輸入序列是通過將目標序列整體右移一個位置而得到的，即 使用目標序列的前一個時間步的輸出作為當前時間步的輸入。這樣可以使得模型在訓練過程中更容易地 學習到正確的序列生成順序和模式。
Scheduled Sampling： 為了在訓練過程中更好地平衡模型的生成能力和真實數據分布的匹配，可以引 入Scheduled Sampling技術。該技術在訓練過程中以一定的概率選擇使用Teacher forcing或者模型自 身的生成結果作為下一個時間步的輸入。初始階段，可以設置較高的Teacher forcing概率，以加速模 型收斂和穩定訓練；隨著訓練的進行，逐漸降低Teacher forcing概率，使模型逐漸過渡到使用自身生 成結果作為輸入，從而更好地適應真實數據分布。
數學原理： Teacher forcing的數學原理主要是基于模型訓練的優化目標，通常是最大化生成序列的條 件概率。在Decoder端的訓練中，訓練目標是最大化給定輸入序列條件下生成目標序列的概率，即最大 化，其中是目標序列，是輸入序列。而在Scheduled Sampling中，可以通過最大化生成序列的條件概 率或最小化生成序列的負對數似然來實現。
具體實現代碼會涉及到模型訓練的細節，包括模型的定義、損失函數的選擇、優化器的設置等，這里提
：

58，在 Transformer 的架構中 Decoder 在進行 Inferencer 的時候同時接收來自 Encoder和 Decoder 的輸入信息，以 NLP 為例，這兩種類型的輸入在詞法、語法、語義上是否有所不同？背后的 數學原理是是什么？
數學原理：
來自Encoder的輸入信息主要是編碼器輸出的上下文向量，它捕獲了輸入序列的語境和語義信息。這些 上下文向量經過Attention機制處理，其中的注意力權重指示了每個位置的重要性，并且通過加權求和 得到了每個位置的上下文信息。
來自Decoder的輸入信息主要是解碼器自身的輸出，即先前已生成的部分序列。這些部分序列的表示包 含了模型在生成過程中已經考慮的信息，包括生成的單詞以及它們的語境和語義信息。
語言學角度：
來自Encoder的輸入信息主要關注輸入序列的語境和語義信息。編碼器嘗試將輸入序列中的詞匯映射到 一個高維空間中，并捕獲詞匯之間的關系以及它們在句子中的位置。
來自Decoder的輸入信息主要關注已生成序列的語法和語義信息。解碼器根據已生成的部分序列和來自 Encoder的上下文信息，預測下一個詞匯，并確保生成的序列在語法上正確并且符合語境。
59，請描述 BERT 的 Tokenization 機制的優勢和不足，及針對不足的解決方案
BERT的Tokenization機制采用了WordPiece Tokenization，它具有一些優勢和不足： 優勢：
靈活性： WordPiece Tokenization可以根據數據集的特點動態生成詞匯表，使得模型能夠處理未知詞 匯和新穎的文本形式，從而提高了模型的泛化能力。
子詞表示： WordPiece Tokenization將單詞拆分為子詞單元，這樣可以更好地捕捉單詞的語義和結構 信息，特別是對于復合詞和未登錄詞。
降低稀疏性： WordPiece Tokenization通過將詞匯表的大小限制在一個較小的范圍內，從而降低了輸 入表示的稀疏性，提高了模型的計算效率和參數利用率。
不足：
切分不準確： WordPiece Tokenization對于一些復雜的詞匯或專有名詞可能切分不準確，導致詞匯的 語義信息被分割開，影響了模型的性能。
歧義識別： 在一些歧義較大的詞匯上，WordPiece Tokenization可能無法準確識別最合適的子詞表示， 導致詞匯的語義表達不準確。
單詞大小寫問題： WordPiece Tokenization會將所有單詞都轉換為小寫形式，可能導致模型無法區分 單詞的大小寫形式。
針對不足的解決方案：
特殊處理： 對于一些特殊的詞匯或專有名詞，可以采用特殊的處理方法，例如使用詞典或規則進行切 分。
動態詞匯表更新： 可以通過不斷地更新詞匯表，加入新詞匯或調整切分規則，以提高Tokenization的 準確性和適應性。
大小寫保留： 可以通過保留單詞的大小寫形式，或者采用大小寫信息的編碼方式來解決大小寫問題， 以提高模型對語言的理解能力。
60，Transformer 的 Input 長度為何受限？請闡明數學原因并提供至少一種可能的解決方案

Transformer的輸入長度受限主要是由于注意力機制的計算復雜度隨輸入長度的增加而增加，導致模型 的計算量過大，內存消耗過高。這主要涉及到自注意力機制的計算復雜度。
在Transformer中，每個位置的表示需要與所有其他位置的表示進行注意力計算，計算復雜度為，其中 n是輸入序列的長度。這意味著當輸入序列長度增加時，注意力機制的計算量將呈二次增長，導致模型 在處理長序列時性能下降、耗費更多的計算資源和內存。
一種可能的解決方案是采用一些針對長序列的優化策略，例如：
長短期記憶（Long Short-Term Memory，LSTM）模型： 可以使用LSTM等適合處理長序列的循環神 經網絡模型來代替Transformer，在某些情況下可以更有效地處理長序列。
分段處理： 將長序列分割成多個較短的子序列，并分別輸入模型進行處理，然后將子序列的輸出進行 合并或進一步處理。這樣可以降低模型的計算復雜度，并且可以通過適當的設計和組合保留整個序列的 信息。
自適應注意力機制： 提出一些自適應的注意力機制，能夠根據輸入序列的特點動態地調整注意力計算 的方式和范圍，從而更有效地處理長序列。

61，如果使用 Pytorch 實現 Transformer，如何巧妙的使用或者停optimizer.zero grad()來訓練大 模型，例如內存只允許一次只能訓練一個 Instance？
分批次訓練： 將訓練數據分成小批次進行訓練，每次只加載一個批次的數據進行前向傳播和反向傳播。 這樣可以減少內存消耗，同時允許模型逐步更新參數。
使用optimizer.zero grad()： 在每個批次訓練之前，調用optimizer.zero grad()來清除之前批次的梯 度信息。這樣可以確保每個批次的梯度信息都是獨立的，避免梯度累積導致內存消耗過大。

62 r 時候，如果因為內存大小限制導致連一個 Instance 的訓練都無法容納，該如

何完成所有 Instance 的訓練，請描述詳細的工程過程
數據分割： 首先將訓練數據分割成更小的批次或片段，確保每個批次或片段都可以在內存中進行處理。 可以根據數據的大小和內存限制來確定分割的大小，保證每個批次或片段都不會超出內存限制。
迭代訓練： 使用分割后的數據進行迭代訓練。在每個迭代周期中，加載一個批次或片段的數據進行前 向傳播、損失計算和反向傳播。這樣可以逐步完成所有Instance的訓練，而不會受到內存限制的影響。 保存和加載模型狀態： 在訓練過程中，可以定期保存模型的狀態和參數。這樣在訓練過程中出現意外 情況或需要中斷訓練時，可以從上次保存的狀態繼續訓練，而不會丟失已經學習到的信息。
優化模型結構和參數： 如果內存限制仍然導致訓練無法完成，可以考慮優化模型結構和參數。可以嘗 試減少模型的大小、調整超參數或使用更高效的模型實現，以減少內存消耗并提高訓練效率。
分布式訓練： 如果單機內存無法滿足需求，可以考慮使用分布式訓練框架，將訓練任務分布到多臺機 器上進行并行訓練。這樣可以充分利用集群資源，提高訓練速度和效率。
內存優化： 在訓練過程中，可以優化代碼和數據處理流程，盡量減少內存消耗。可以使用PyTorch提供 的內存管理工具，如torch.utils.checkpoint，來優化模型計算過程中的內存使用。
63，請從 Data Science 的角度分析為何 Transformer 是目前最 generic 的 AI 模型？
適用性廣泛： Transformer模型最初是為了解決自然語言處理（NLP）任務而設計的，但其結構和機制 的通用性使其能夠應用于各種不同的領域，包括計算機視覺（CV）、語音識別、推薦系統等。
靈活性： Transformer模型的結構和機制非常靈活，可以根據不同任務的需求進行定制和調整。通過簡 單地修改輸入表示和輸出層的結構，就可以輕松地將Transformer應用于不同領域和任務。
可解釋性： Transformer模型的注意力機制使其在處理序列數據時具有較強的可解釋性。模型可以自動 學習到序列中不同位置之間的關系和依賴關系，從而提高了模型的性能和泛化能力。
高效性： Transformer模型采用了自注意力機制和并行計算等技術，使其在處理長序列數據時具有較高 的效率和速度。這使得Transformer模型能夠處理大規模的數據集和復雜的任務，從而更適合于現實世 界的應用場景。
預訓練能力： Transformer模型在大規模數據集上進行預訓練之后，可以通過微調或遷移學習的方式輕 松地適應不同的任務和領域。這使得Transformer模型具有較強的泛化能力和通用性，可以在各種不同 的應用場景中取得良好的效果。
64，請分析一下是什么能夠從根本上限制 Transformer 的能力？
數據質量和數量： Transformer模型的性能受限于訓練數據的質量和數量。如果訓練數據過少或者質 量不高，模型很難學習到準確的表示和規律，從而影響模型的泛化能力和性能。
計算資源： Transformer模型的訓練和推理需要大量的計算資源，包括GPU、TPU等。如果計算資源有 限，模型的訓練時間會變得非常長，甚至無法完成訓練過程。
超參數選擇： Transformer模型的性能受到超參數選擇的影響。包括學習率、批次大小、層數、隱藏單 元數等超參數的選擇都會對模型的性能產生影響。選擇不合適的超參數可能導致模型收斂緩慢、性能下 降等問題。
任務復雜度： Transformer模型的能力受限于任務的復雜度。一些復雜的任務，如多模態學習、長文本 生成等，可能需要更大規模的模型和更多的數據來取得良好的效果。
模型結構和設計： Transformer模型的性能受限于模型結構和設計。一些特定的任務可能需要定制化的 模型結構和設計，而通用的Transformer模型可能無法很好地適應這些任務。

65，請描述 Transformer 訓練時候的 Label Smoothing 核心功能、運行機制和數學原理
在Transformer訓練過程中，Label Smoothing是一種常用的正則化技術，用于改善模型在訓練集上的 泛化能力。其核心功能是通過向真實標簽和所有其他類別的預測分布中添加一定的噪聲，來減少模型對 訓練數據中的噪聲和不確定性的過擬合。
Label Smoothing的運行機制如下：
標簽平滑化： 在傳統的分類任務中，標簽通常是一個one-hot向量，其中一個元素為1，表示真實類別， 其他元素為0。而在標簽平滑化中，將真實標簽替換為一個更加平滑的分布。常見的做法是將真實標簽 的值從1降低到一個較小的值(1 - ε)，同時將其他類別的值都增加到一個較小的值(ε / (n - 1)，其中n是 類別的數量)，從而形成一個更加平滑的標簽分布。
模型輸出調整： 在訓練時，模型的輸出會與平滑后的標簽分布進行比較，并計算交叉熵損失。這樣可 以迫使模型學習到對其他類別也有一定概率的預測，而不是過度自信地預測真實標簽。
Label Smoothing的數學原理是通過引入一定的噪聲來減少模型的過擬合程度，從而提高模型的泛化能 力。具體來說，通過將真實標簽和其他類別的預測分布之間的差異降低，可以迫使模型學習到更加魯棒 和泛化的特征表示，從而減少模型在訓練集上的過擬合現象。
數學上，Label Smoothing可以通過如下公式表示：
其中，CE(p,y)表示交叉熵損失，p是模型的預測概率分布，y是真實標簽，uniformuniform是均勻分布，
?是平滑因子。
66，請描述 Beam Search 算法在 Transformer 中的具體應用并闡述其有效性的數學數學假設和數學 公式
Beam Search算法是一種用于生成序列的搜索算法，常用于生成式模型中，例如在Transformer中用于 解碼器生成文本的過程中。其核心思想是在每個時間步選擇最有可能的幾個候選詞，然后在下一個時間 步繼續考慮這些候選詞，直到生成完整的序列為止。
在Transformer中，Beam Search算法通常用于解碼器生成文本的過程中，具體應用如下：
初始階段： 在初始階段，解碼器接收到一個特殊的起始標記作為輸入，然后計算初始的概率分布。 候選詞選擇： 根據當前時間步的概率分布，選擇最有可能的K個候選詞作為下一個時間步的輸入。這些 候選詞通常是通過對概率分布進行排序或采樣得到的。
生成序列： 在每個時間步重復上述過程，直到生成的序列達到預定的長度或遇到終止標記為止。 Beam Search算法的有效性基于以下數學假設和原理：
局部最優性： Beam Search算法假設在每個時間步選擇概率最高的K個候選詞能夠得到全局最優解。這 個假設的數學原理是基于貪心法，認為每個時間步的最優選擇會導致整體序列的最優解。
剪枝策略： 為了減少搜索空間和提高效率，Beam Search算法使用剪枝策略，即在每個時間步只保留 概率最高的K個候選詞，而拋棄其他不太可能的選擇。這個策略的數學原理是基于動態規劃，通過不斷 更新局部最優解來逐步求解全局最優解。
Beam Search算法的數學公式可以表示為：
其中，s是輸入序列，y是生成的序列，p(y t|y<t,s)是在給定前面生成的部分序列y<t 和輸入序列s的 情況下，預測下一個詞 的概率分布。Beam Search算法通過在每個時間步選擇概率最高的K個候選詞， 來尋找整個序列的最優解。
67，請分析如何使用 Transformer 來有效的對 Knowledge Graph 中的 Edge 進行

Encoding？
Encoder： 在Transformer的編碼器中，可以將知識圖譜中的邊作為輸入序列，利用位置編碼將邊的順 序信息和Transformer模型的位置信息結合起來。Encoder會將每個邊的信息編碼成固定維度的向量表 示，這些向量表示可以捕獲邊的語義信息和關系。邊的編碼可以考慮邊的類型、起點和終點實體的信息， 以及邊的屬性等。
Decoder： Decoder可以根據編碼后的邊的向量表示，生成新的邊或對知識圖譜中的邊進行推斷。例 如，在知識圖譜補全任務中，Decoder可以接收已知實體的向量表示作為輸入，并預測與這些實體相關 的新邊。Decoder也可以用于知識圖譜推理任務，根據已有的邊推斷出新的邊或實體之間的關系。 關于如何在Transformer中有效地對知識圖譜中的邊進行編碼，可以考慮以下幾點：
注意力機制： 使用注意力機制可以讓模型在編碼邊的時候更加關注與當前邊相關的實體和屬性信息， 從而提高編碼的效率和質量。
多層特征抽取： 可以設計多層的Transformer編碼器來提取邊的多層次特征表示，以捕獲不同層次的語 義信息。
預訓練和微調： 可以使用預訓練的Transformer模型來學習通用的邊的表示，然后在特定任務上進行微 調，以提高模型在知識圖譜任務上的性能。
68，如何由你使用 Transformer 來實現一個對話系統，如何判定用戶當前的交流的內容是否離題，例 如在辦理一項業務過程中突然對話機器人今天天氣怎么？請闡述架構思路及數學原理

Encoder-Decoder架構： 使用Transformer模型的Encoder-Decoder架構來構建對話系統。Encoder 負責將用戶輸入的對話內容編碼成向量表示，Decoder則負責根據編碼后的表示生成回復。
上下文處理： 在對話系統中，需要考慮上下文信息，即前文對話內容對當前對話的影響。可以使用帶 有位置編碼的Transformer來處理連續對話中的上下文信息，確保模型能夠理解和生成連貫的對話。 注意力機制： 使用注意力機制來捕獲對話中的重要信息，使得模型能夠在生成回復時更關注與當前上 下文相關的內容。通過注意力機制，模型可以自動學習到哪些部分的輸入對于生成正確回復更為重要。 離題檢測： 在對話系統中，用戶可能會偏離主題提出無關話題。為了判定用戶當前的交流內容是否離 題，可以采用監督學習或無監督學習的方法，使用分類模型或聚類模型來識別離題對話。這些模型可以 基于歷史對話數據訓練，學習識別離題對話的模式。
數學原理： 在Transformer模型中，數學原理主要包括自注意力機制、多頭注意力機制和前饋神經網絡 等。自注意力機制用于計算輸入序列中每個位置的注意力權重，多頭注意力機制能夠捕獲不同類型的注 意力信息，前饋神經網絡用于在每個位置上對注意力信息進行非線性變換。
69，請使用 Einsum 的方式編碼實現 Transformer 的 Attention 機制

70，請描述 Transformer 使用動態 Batch Size 進行訓練的原理、流程和數學證明
Transformer 使用動態 Batch Size 進行訓練時，通常是指在每個訓練步驟中，批次（Batch）的大小可 以變化。這種方法可以帶來一些優勢，比如更高效地利用計算資源、更好地處理不同長度的序列等。 原理： 動態 Batch Size 的訓練原理基于對訓練樣本的靈活處理，即在每個訓練步驟中根據需要調整批 次的大小。這種靈活性使得模型能夠適應不同大小的數據集，并且在訓練過程中可以更好地處理不同長 度的序列，提高訓練的效率和性能。
流程： 動態 Batch Size 的訓練流程與傳統的批次訓練流程類似，但在每個訓練步驟中需要動態調整批 次的大小。具體流程如下：
從數據集中隨機抽取一批訓練樣本。
根據需要調整批次中樣本的大小，比如根據樣本的長度進行排序，并將相似長度的樣本組成一個批次。 將調整后的批次輸入到模型中進行前向傳播和反向傳播。
根據損失函數更新模型參數。
重復以上步驟直至完成一個訓練周期（epoch）。
數學證明： 動態 Batch Size 的訓練原理并不涉及特定的數學證明，而是基于對訓練數據的動態處理和 調整。其有效性可以通過實驗證明，比如與固定 Batch Size 訓練相比，動態 Batch Size 可能會帶來更 好的訓練效果、更高的模型性能等。通過實驗驗證，可以證明動態 Batch Size 訓練的有效性和性能提 升。
71，如何使用 Transformer 實現一個能夠同時預測 Intent 和 Entity 的信息系統？

要使用Transformer實現一個能夠同時預測Intent（意圖）和Entity（實體）的信息系統，可以采用以 下步驟和架構：
數據準備： 準備包含意圖和實體標簽的訓練數據。每個樣本應該包含用戶輸入的文本、對應的意圖標 簽和實體標簽。
模型架構設計： 設計一個Transformer模型，該模型同時預測意圖和實體。可以采用Encoder- Decoder架構，其中Encoder部分用于處理輸入文本序列，Decoder部分用于預測意圖和實體標簽。 輸入表示： 對輸入文本序列進行編碼，可以使用詞嵌入（Word Embedding）或者字符嵌入
（Character Embedding）來表示單詞或字符。可以將輸入序列的嵌入向量相加或拼接作為模型的輸 入。
位置編碼： 在輸入序列的嵌入表示中添加位置編碼，以捕獲單詞或字符的位置信息。
Encoder層： 使用多層Transformer Encoder層來處理輸入文本序列，提取語義信息。每個Encoder層 包含多頭自注意力機制和前饋神經網絡。
Decoder層： 設計多個并行的任務特定的Decoder層，用于預測意圖和實體標簽。每個Decoder層包 含自注意力機制和交叉注意力機制，用于利用輸入文本序列的信息和先前預測的信息。
損失函數： 設計適合同時預測意圖和實體的損失函數。可以采用多任務學習的方法，將意圖預測和實 體預測的損失結合起來。
訓練和優化： 使用標注的訓練數據對模型進行訓練，并使用反向傳播算法來優化模型參數。可以采用 Adam等優化器進行參數優化。
評估和調優： 使用驗證集對訓練的模型進行評估，并根據評估結果進行調優。可以根據意圖和實體的 預測準確率、召回率等指標來評估模型性能。
推理： 使用訓練好的模型對新的輸入文本進行推理，同時預測意圖和實體標簽。
72，使用一個 Transformer 模型同時預測 Intent 和 Entity 有什么弊端？請分析該弊端的產生的原因 并提出具體的解決方案
同時在一個Transformer模型中預測Intent（意圖）和Entity（實體）可能會存在一些弊端：
任務混淆： 預測Intent和Entity是兩個不同的任務，它們具有不同的目標和特征。將它們放在同一個模 型中訓練可能會導致模型難以學習到它們之間的相關性，從而影響預測性能。
信息交叉干擾： Intent和Entity的預測可能存在信息交叉干擾的問題，即模型在預測Intent時可能會受 到實體信息的影響，反之亦然。這可能導致模型在某些情況下難以準確預測。
訓練困難： 同時預測兩個任務可能會增加模型的復雜度和訓練難度，導致需要更多的數據和更長的訓 練時間。
針對這些弊端，可以采取以下解決方案：
分離模型： 將Intent和Entity的預測任務分別放在不同的模型中進行訓練，這樣可以更好地保持任務的 獨立性，避免任務混淆和信息交叉干擾。

多任務學習： 在訓練過程中，可以采用多任務學習的方法，同時優化Intent和Entity的預測任務。通過 共享部分模型參數來學習不同任務之間的相關性，可以提高模型的泛化能力和預測性能。
任務加權： 在損失函數中引入任務加權的方法，根據任務的重要性來調整不同任務的損失權重。這樣 可以使模型更加關注對整體性能影響較大的任務，提高模型的預測準確性。

特征融合： 在模型設計中，可以采用特征融合的方法，將輸入文本的表示同時傳遞給不同任務的模型 部分，從而利用文本中的共享信息來輔助不同任務的預測。
73，使用 Transformer 實現 NLU 的時候需要使用 Masking 機制嗎？請解釋工程原因及數學原理
在使用Transformer實現NLU（自然語言理解）時，通常需要使用Masking機制。這是因為 Transformer模型在處理變長序列時，為了保持模型對序列信息的處理一致性，需要對輸入序列進行掩 碼操作，將無效的信息屏蔽掉，以防止模型在處理序列時受到填充標記的干擾。
工程原因：
保持一致性： 在批處理中，序列的長度可能不一致，為了保持模型在整個批次中對序列的處理一致性， 需要對較短的序列進行填充，而使用掩碼可以屏蔽掉填充部分的信息，使得模型不會受到填充標記的影 響。
提高效率： 使用Masking機制可以減少模型的計算量，因為模型在計算自注意力機制時不會考慮填充 部分的信息，從而提高了計算效率。
數學原理： 在Transformer模型中，掩碼機制通常是通過將填充位置的注意力權重設置為一個極大的負 數，經過softmax后這些位置的注意力權重就會變得接近于零，從而將填充位置的信息屏蔽掉。具體來 說，對于注意力分數矩陣，我們可以應用掩碼，然后將掩碼的位置對應的注意力分數設置為一個極大的 負數（比如），以便在softmax操作后將這些位置的注意力權重變為接近于零。這樣，模型就可以忽略 填充位置的信息，只關注有效位置的信息。
74，如何使用 Transformer 來描述多輪對話？請描述工程架構和數學原理
工程架構：
輸入表示： 將每個對話輪次的文本編碼為嵌入向量序列，并加入位置編碼以保留詞序信息。 Transformer模型： 使用多層的Transformer編碼器-解碼器結構。編碼器用于編碼每個對話輪次的輸 入文本，解碼器用于生成下一輪的回復文本。
上下文管理： 使用一種上下文管理機制來處理多輪對話的上下文。可以使用注意力機制或者門控機制 來捕捉上下文信息，并將其傳遞給解碼器。
策略和生成： 通過策略網絡或生成模型來決定生成的回復文本，例如使用Beam Search或隨機采樣等 方法。
數學原理：
Transformer模型： Transformer模型是基于自注意力機制和前饋神經網絡的架構。在多輪對話中，可 以使用Transformer的編碼器-解碼器結構，其中編碼器用于對輸入文本進行編碼，解碼器用于生成回復 文本。
自注意力機制： 自注意力機制可以捕捉輸入文本中的上下文信息，并將其編碼為向量表示。在多輪對 話中，編碼器可以使用自注意力機制來對當前對話輪次的文本進行編碼，并將上下文信息傳遞給解碼器。 位置編碼： 為了保留詞序信息，可以使用位置編碼來對輸入文本的位置進行編碼。位置編碼是一種固 定的向量，可以將其加到輸入嵌入向量中，以表示單詞的位置信息。
上下文管理： 可以使用門控機制或者注意力機制來管理多輪對話的上下文信息。例如，可以使用門控 循環單元（GRU）或長短期記憶網絡（LSTM）來捕捉歷史對話的信息，并將其與當前對話輪次的文本 進行融合。
策略和生成： 可以使用策略網絡或生成模型來決定生成的回復文本。策略網絡可以根據當前對話的上

下文信息選擇生成的回復文本，而生成模型可以直接生成回復文本的概率分布，然后通過采樣來生成具 體的回復。
75，請問使用 Transformer 和 CRF 做 NER 哪個更好？請提出至少 3 個工程落地的最佳實踐。
選擇使用Transformer還是CRF（條件隨機場）來進行命名實體識別（NER）取決于具體的任務需求和 數據特征。以下是針對兩種方法的比較以及工程落地的最佳實踐：
Transformer的優勢：
上下文建模能力： Transformer模型在處理序列數據時具有強大的上下文建模能力，能夠捕獲更長范圍 的依賴關系，尤其適用于處理長文本序列。
端到端訓練： Transformer可以作為一個端到端的模型，可以直接從原始文本數據中學習到特征表示， 無需額外的特征工程。
可擴展性： Transformer模型在訓練過程中可以并行處理序列數據，因此在大規模數據集上具有較好的 訓練效率。
CRF的優勢：
序列標記能力： CRF是一種序列標記模型，專門用于對序列數據進行標記，能夠有效地建模標記之間的 依賴關系，適用于NER等序列標記任務。
解釋性： CRF模型具有較好的解釋性，可以直觀地理解模型如何根據輸入特征對序列進行標記。
穩健性： CRF模型通常在小規模數據集上表現良好，并且對于標注噪聲和數據不平衡具有一定的穩健性。 在工程落地中，可以考慮以下最佳實踐：
任務需求分析： 首先分析任務需求和數據特征，如果任務需要對序列數據進行標記，并且具有較長的 上下文依賴關系，則可以優先考慮使用Transformer模型；如果任務要求對序列進行標記，并且需要較 強的標記依賴關系建模能力，則可以考慮使用CRF模型。
模型融合： 可以考慮將Transformer和CRF結合起來，利用Transformer模型學習到的特征表示作為 CRF模型的輸入，從而兼顧兩者的優勢，提高NER的性能。
數據預處理和特征工程： 對于使用Transformer模型的情況，可以考慮使用預訓練的Transformer模型 （如BERT、RoBERTa等）進行預訓練，并對輸入文本進行適當的處理和標記，以便更好地利用 Transformer的特征表示能力；對于使用CRF模型的情況，可以進行適當的特征工程，提取有效的序列 特征，如詞性標注、詞邊界等。
76，請問使用手動實現 Transformer 和使用 BERT 哪個做 Intent 識別效果更好？請闡述具體的原因 和工程實踐過程
使用手動實現的Transformer和使用BERT進行意圖識別的效果取決于多種因素，包括數據集規模、任務 復雜度、計算資源等。下面是對比兩種方法的優劣和工程實踐過程：
使用手動實現的Transformer： 優勢：
可以根據任務需求自定義模型結構，靈活性較高。 可以針對特定任務進行定制化的模型調整和優化。 劣勢：
需要大量的工程實踐和調試，包括模型設計、超參數調整、訓練過程等。
需要大量的數據和計算資源來訓練模型，模型的性能高度依賴于訓練數據的質量和規模。

工程實踐過程：
數據準備：準備意圖識別的訓練數據，包括輸入文本和對應的標簽（意圖類別）。
模型設計：設計Transformer模型結構，包括輸入編碼、多頭注意力機制、前饋網絡等。
模型訓練：使用訓練數據對模型進行訓練，調整模型參數以最小化損失函數。 模型評估：使用驗證集或交叉驗證對模型進行評估，評估模型的性能和泛化能力。 模型部署：將訓練好的模型部署到生產環境中，用于實際的意圖識別任務。
使用BERT： 優勢：
BERT是經過大規模預訓練的模型，在多個自然語言處理任務上表現優秀，可以直接應用于意圖識別任 務。
BERT具有強大的上下文理解能力，能夠捕捉輸入文本的豐富語義信息。 使用BERT可以節省大量的工程實踐和調試時間，無需手動設計和訓練模型。 劣勢：
BERT需要大量的計算資源和存儲空間來進行預訓練和微調。
對于特定任務，BERT可能需要進行微調以適應任務的特定需求，例如添加任務特定的輸出層。 工程實踐過程：
數據準備：與手動實現Transformer相同，準備意圖識別的訓練數據。
模型微調：選擇預訓練好的BERT模型，并在意圖識別任務上進行微調，包括添加適當的輸出層和損失 函數。
模型評估和部署：與手動實現Transformer相似，對微調后的BERT模型進行評估并部署到生產環境中。
77，為何 Transformer 比 RNN、LSTM 等傳統神經網絡具有更高性價比且能夠更有效的使用內存和 計算資源？
并行計算： Transformer模型在處理序列數據時，可以并行計算每個位置的信息，而不像RNN和LSTM 那樣需要依次處理每個時間步的信息。這意味著Transformer可以更有效地利用計算資源，加速模型的 訓練和推理過程。
自注意力機制： Transformer使用自注意力機制來捕捉輸入序列中的全局依賴關系，而不像RNN和 LSTM那樣需要依賴固定大小的窗口或固定長度的歷史信息。這使得Transformer可以更好地處理長距 離依賴關系，并且不受序列長度的限制，從而提高了模型的性能和泛化能力。
稠密連接： 在Transformer的自注意力機制中，每個位置的輸出都可以與輸入序列中的所有其他位置進 行交互，從而使得每個位置都能夠獲得全局信息的匯總。這種稠密連接可以更有效地利用輸入序列中的 信息，并提高模型的表示能力。
縮放的點積注意力： Transformer中的自注意力機制使用了縮放的點積注意力機制，它具有較低的計算 復雜度，并且可以應用于較長的輸入序列。這使得Transformer可以更有效地處理大規模數據集和長文 本序列，同時保持較高的性能。
78，Transformer 為何只使用 Attention 機制就解決了 CNN、LSTM、RNN 等能解決的一切問題 及這些傳統網絡解決不了的問題？
全局依賴關系： 注意力機制允許Transformer在處理序列數據時同時關注輸入序列的所有位置，而不受 傳統循環神經網絡中固定窗口大小或固定歷史長度的限制。這使得Transformer能夠更好地捕捉序列數

據中的全局依賴關系，特別適用于處理長距離依賴的任務。
并行計算： 注意力機制的并行計算性質使得Transformer能夠高效地利用計算資源，加速模型的訓練和 推理過程。相比之下，傳統的循環神經網絡在處理長序列時需要逐步進行計算，效率較低。
位置編碼： Transformer通過引入位置編碼來表示輸入序列中各個位置的信息，使得模型能夠更好地理 解序列數據的順序信息。相比之下，傳統的循環神經網絡在處理序列數據時往往難以捕捉到序列的絕對 位置信息。
多頭注意力機制： Transformer中的多頭注意力機制允許模型同時關注輸入序列的不同子空間，從而增 強了模型的表達能力。這使得Transformer能夠更好地處理多種不同類型的依賴關系，適用于各種復雜 的自然語言處理任務。
79，當有新的數據的來訓練 Transformer 模型的時候，如何如何實現模型的增量訓練？
保存模型參數： 在進行增量訓練之前，首先需要保存當前模型的參數和狀態。這樣可以確保在增量訓 練過程中能夠從先前的模型狀態開始。
準備新數據： 獲取新的訓練數據，并對其進行預處理和標記，以便與現有的數據格式和標簽相匹配。 加載模型： 加載先前訓練過的模型，并在新數據上進行微調。
微調模型： 使用新數據對模型進行微調，即在現有模型的基礎上，繼續訓練模型以適應新的數據。可 以選擇在全量數據上進行微調，也可以采用漸進式的訓練策略，逐步增加新數據的比例。
調整學習率： 可能需要調整學習率等訓練超參數，以便在新數據上獲得更好的收斂效果。
評估和驗證： 在進行增量訓練之后，對模型進行評估和驗證，以確保模型在新數據上的性能和泛化能 力。
保存模型： 當增量訓練完成后，保存微調后的模型參數，以備后續使用或部署。
80，請分析如何使用 Transformer 探測 Toxic 語言，Toxic 語言能夠通過 Tansformer 移除嗎？請 分析工程實踐和數學原理
要使用Transformer來探測有毒語言，通常采用文本分類的方法，其中Transformer模型用于處理文本 序列并將其映射到不同的類別，例如"有毒"和"非有毒"。以下是一個基本的工程實踐和數學原理： 數據準備： 收集包含有毒語言和非有毒語言的數據集，并進行標記。確保數據集的平衡性，以避免模 型偏向于某個類別。
模型選擇： 選擇適合文本分類任務的Transformer模型，例如BERT、RoBERTa等。可以使用預訓練好 的模型，也可以從頭開始訓練。
模型微調： 在選定的Transformer模型上進行微調，將其應用于有毒語言探測任務。在微調過程中，將 數據輸入模型并調整模型參數，使其能夠辨別有毒和非有毒語言。
損失函數： 使用適當的損失函數，例如交叉熵損失函數，來衡量模型預測結果與真實標簽之間的差異。 訓練和驗證： 使用訓練數據對模型進行訓練，并使用驗證數據對模型進行驗證和調優。監控模型在驗 證集上的性能，并選擇性能最佳的模型參數。
評估： 使用測試數據對訓練好的模型進行評估，評估模型的性能和泛化能力。常用的評估指標包括準 確率、精確率、召回率和F1值等。
部署： 將訓練好的模型部署到生產環境中，用于實際的有毒語言探測任務。可以通過API接口或其他方 式提供服務。
81，Transformer 在通用語言領域(例如，整個英語語言領域)能否實現 Word Analogy 功能，請分

析具體的工程原因和數學原因
工程原因：
數據覆蓋性：Transformer模型通常是在大規模的語料庫上進行預訓練的，但是預訓練數據集的覆蓋范 圍可能不夠全面，可能存在一些特定領域或特定主題的詞匯缺失。
詞向量質量：Word Analogy任務需要模型能夠理解單詞之間的語義關系，這要求模型學習到高質量的 詞向量表示。如果詞向量表示不準確或不完整，可能導致模型在Word Analogy任務上的性能下降。 模型復雜度：某些Word Analogy任務可能需要模型具備更高的語義理解能力和推理能力。盡管 Transformer模型通常具有很強的表示能力，但某些復雜的語義關系可能需要更深、更大的模型才能很 好地學習到。
數學原因：
Self-Attention機制：Transformer模型中的Self-Attention機制可以幫助模型捕捉單詞之間的語義關系， 包括近義詞、反義詞等。通過自注意力機制，模型可以同時關注輸入序列中的所有單詞，從而更好地理 解單詞之間的語義關系。
學習詞向量：Transformer模型在預訓練階段學習了每個單詞的詞向量表示，這些詞向量可以在Word Analogy任務中進行推理和計算。通過預訓練和微調，模型可以學習到單詞之間的語義相似性和語義關 系，從而實現Word Analogy功能。
Fine-tuning策略：通過在具體任務上進行微調，Transformer模型可以根據具體任務的特點進一步調 整詞向量表示，從而提高在Word Analogy任務上的性能。
雖然Transformer模型在通用語言領域通常能夠實現Word Analogy功能，但其性能可能受到數據覆蓋 性、詞向量質量、模型復雜度等因素的影響。因此，在具體應用中需要根據任務要求進行適當調整和優 化，以提高模型的性能和泛化能力。
82，如何分類語料庫中的有些 Label 標注是錯誤的，如何使用 Transformer 來發現分類語料庫中的 Bad Label？請描述具體的工程過程
數據準備：
首先，準備具有標簽的分類語料庫，并確保數據質量良好，標簽準確無誤。 將數據集分為訓練集和驗證集。
模型選擇：
選擇適合文本分類任務的Transformer模型，如BERT、RoBERTa等。可以使用預訓練好的模型，也可 以從頭開始訓練。
模型微調：
在選定的Transformer模型上進行微調，使用訓練集對模型進行訓練。
在訓練過程中，監控模型在驗證集上的性能，并選擇性能最佳的模型參數。 評估：
使用微調后的模型對驗證集進行預測，并計算模型的性能指標，如準確率、精確率、召回率和F1值等。 檢查模型在驗證集上的表現，如果模型的性能較差，則可能存在Bad Label。
錯誤標簽檢測：
分析模型在驗證集上預測錯誤的樣本，觀察這些樣本的特點，尤其是與其他同類樣本相比的差異之處。 可以使用模型的預測結果與真實標簽之間的差異來識別可能存在錯誤標簽的樣本。

錯誤標簽修正：
對于被發現的可能存在錯誤標簽的樣本，進行人工審查和驗證，并修正標簽錯誤。 可以通過專家審查、標簽驗證流程等方式來修正錯誤標簽，確保數據集的準確性。 重新訓練模型：
修正錯誤標簽后，重新訓練模型，并使用修正后的數據集進行模型微調。
在重新訓練后，評估模型的性能，并檢查模型是否能夠更好地識別和排除Bad Label。
83，為何說 Transformer 是一種理想的 Bayesian 模型實現？請闡述數學原理及具體的場景案例
自注意力機制的貝葉斯解釋：
Transformer中的自注意力機制可以被解釋為對輸入序列中的不同位置進行隨機抽樣，然后根據注意力 分布來計算輸出。這種機制類似于對輸入序列進行隨機采樣，每次采樣的結果可能不同，從而產生了一 種概率分布的感覺。
數學上，自注意力機制可以被視為對輸入序列中不同位置的表示進行加權求和，其中權重由注意力分布 決定。這種加權求和的過程可以被解釋為對不同位置的特征進行概率加權，從而得到了一個基于概率的 表示。
位置編碼的貝葉斯解釋：
Transformer中的位置編碼通過將位置信息嵌入到輸入序列的表示中，為模型提供了關于序列中單詞位 置的先驗知識。這種先驗知識可以被解釋為對輸入序列中不同位置的概率分布的建模。
數學上，位置編碼可以被視為一個對序列中每個位置的特征向量進行調整的過程，其中調整的幅度和方 向由位置信息決定。這種調整可以被解釋為在模型中引入了一個位置信息的先驗分布，從而使模型更加 健壯和泛化。
具體場景案例：
語言建模：在語言建模任務中，Transformer可以被解釋為一個對句子的生成模型，其中每個單詞的生 成概率受到前文和當前位置信息的影響。通過引入自注意力機制和位置編碼，Transformer可以更好地 建模句子中不同位置之間的關系，并產生更準確的句子概率分布。
文本分類：在文本分類任務中，Transformer可以被解釋為一個對文本特征的抽樣和加權模型，其中每 個單詞的重要性由注意力分布決定。通過引入位置編碼，Transformer可以更好地捕捉文本中不同位置 的特征，并產生更準確的分類結果。
84，請描述 Transformer 至少三個使用 Bayesian 具體地方并闡述在這些具體地方使用Bayesian 的 數學原理
注意力權重的貝葉斯解釋：
在Transformer中，注意力機制用于計算不同位置之間的關聯性，并生成相應的注意力權重。這些注意 力權重可以被解釋為在給定輸入序列的情況下，輸出序列的概率分布。
使用貝葉斯方法，可以將注意力權重視為一種在輸入序列上的隨機變量，其分布由輸入序列的內容和模 型參數共同決定。這種方法可以幫助理解模型對不同位置的關注程度，以及對輸入序列的不確定性進行 建模。
Dropout的貝葉斯解釋：
在Transformer中，Dropout被廣泛應用于隱藏層，用于隨機地丟棄部分神經元以防止過擬合。 Dropout可以被解釋為在訓練過程中對模型參數的一種隨機采樣過程。

使用貝葉斯方法，Dropout可以被看作是在訓練過程中對模型參數的后驗分布進行近似推斷的一種方式。 通過隨機地丟棄神經元，可以認為在模型參數的后驗分布中引入了一定的不確定性，從而提高了模型的 泛化能力。
模型參數的貝葉斯推斷：
在Transformer的訓練過程中，模型參數通常是通過最大似然估計或其他優化方法來確定的。然而，可 以使用貝葉斯方法對模型參數進行推斷，從而更好地處理不確定性和泛化能力。
使用貝葉斯方法，可以將模型參數視為隨機變量，并引入先驗分布來描述參數的不確定性。然后，通過 觀察數據來更新參數的后驗分布，從而得到模型參數的后驗分布，這可以幫助理解模型的不確定性和泛 化能力。
85，為什么說 Transformer 基于對 Bayesian 的時候極大的降級了訓練時候的 overfitting？請闡述 工程工程和數學原理
Dropout機制： 在Transformer中廣泛使用的Dropout機制可以被解釋為一種近似貝葉斯推斷的方法。 Dropout通過在訓練過程中隨機丟棄神經元來減少模型的復雜度，從而防止過擬合。盡管Dropout并非 真正的貝葉斯方法，但它在一定程度上模擬了對模型參數的隨機采樣，有助于提高模型的泛化能力。 正則化項： Transformer模型通常使用正則化項來控制模型的復雜度，例如L2正則化項。這些正則化項 可以被解釋為對模型參數的先驗分布的引入，有助于降低過擬合的風險。
數據增強： 在Transformer訓練過程中，通常會采用數據增強技術來擴充訓練數據集，例如隨機擾動、 數據旋轉等。這些技術可以被解釋為引入了對數據分布的先驗知識，有助于提高模型的泛化能力。
86, 請詳解描述使用 Transformer 進行 Transfer Learning 中具體 Prior 和 Posterior Probability 地方及其具體的功能和數學原理
參數初始化： 在遷移學習中，可以使用先驗概率來初始化Transformer模型的參數。先驗概率可以基于 已有的大規模數據集進行估計，例如在自然語言處理任務中，可以使用大規模的文本語料庫。通過使用 先驗概率初始化模型參數，可以更好地利用先前任務學到的知識，并幫助模型更快地收斂到新任務上。 Fine-tuning： 在遷移學習中，Fine-tuning是一種常見的策略，其中已經在一個任務上訓練好的模型 在新任務上進行微調。在Fine-tuning過程中，可以使用后驗概率來調整模型參數，以更好地適應新任 務的特征和數據分布。后驗概率可以基于新任務的訓練數據進行估計，并用于更新模型參數。通過這種 方式，模型可以在新任務上進行更精細的調整，以提高性能。
領域適應： 在遷移學習中，常常會遇到源域（source domain）和目標域（target domain）之間的領 域差異。在這種情況下，可以使用先驗概率和后驗概率來進行領域適應。先驗概率可以基于源域數據進 行估計，用于初始化模型參數，而后驗概率可以基于目標域數據進行估計，用于微調模型參數以適應目 標域數據的特征。
87, 請描述 Transformer 在 Training 和 Inference 對 MLE(maximum likelihood estimation)模 型具體應用
在Transformer模型的訓練和推斷過程中，通常使用MLE（最大似然估計）作為模型參數的優化目標。 下面分別描述了在訓練和推斷階段如何應用MLE：
在訓練階段：
目標函數（損失函數）： 在訓練階段，Transformer模型通過最小化負對數似然損失（Negative Log- Likelihood Loss）來優化模型參數。這個損失函數衡量了模型在給定輸入序列條件下，預測輸出序列

的概率與真實輸出序列的差異。 數學公式：

是真實的輸出序列，是模型參數。
參數優化： 使用梯度下降等優化算法，通過最小化負對數似然損失來更新模型參數，使得模型的輸出 概率分布更接近于真實的輸出分布。
在推斷階段：
在推斷階段，Transformer模型通常使用貪婪解碼或集束搜索等方法來生成輸出序列。這些方法并不直 接使用MLE，但仍然依賴于模型訓練過程中學到的參數。
貪婪解碼（Greedy Decoding）： 在貪婪解碼中，每次預測時選擇當前最可能的詞作為輸出，并將其 作為下一步的輸入，直到生成整個輸出序列。雖然貪婪解碼并不保證全局最優解，但它是一種簡單高效 的解碼方法。
集束搜索（Beam Search）： 在集束搜索中，模型生成多個假設的輸出序列，并根據預測概率來選擇 最有可能的序列。集束搜索可以看作是一種近似的MLE推斷方法，它在推斷階段盡可能地選擇概率較大 的序列。
在訓練和推斷階段，MLE模型可以通過最大化訓練數據的似然來學習數據分布的參數，并在推斷階段生 成符合數據分布的輸出序列。這樣的模型在實際應用中通常具有良好的性能和泛化能力。
88, 請描述 Transformer 在 Training 的時候具體使用 MAP(Maximum A Posteriori) estimation 模型的地方并描述其流程機制和數學原理
具體地說，可以將模型參數的先驗分布引入到訓練過程中，通過最大化后驗概率來優化模型參數。在 Transformer中，可以使用MAP估計來獲得更魯棒的模型，尤其是在訓練數據較少或噪聲較多的情況下。 下面是使用MAP估計進行Transformer訓練的一般流程和數學原理：
流程：
定義先驗分布： 首先，需要定義模型參數的先驗分布。先驗分布可以是任何合適的分布，通常選擇高 斯分布或者拉普拉斯分布等。這個先驗分布可以基于領域知識或者經驗選擇。
定義似然函數： 然后，定義似然函數，用于衡量模型在給定訓練數據下的可能性。在Transformer中， 似然函數通常采用負對數似然損失函數，用于衡量模型在給定輸入序列條件下，預測輸出序列的概率與 真實輸出序列的差異。
最大化后驗概率： 最終目標是最大化后驗概率，即給定觀測數據，找到最可能的模型參數。根據貝葉 斯定理，后驗概率可以表示為似然函數與先驗分布的乘積。使用MAP估計，可以通過最大化后驗概率 來更新模型參數。
數學原理：
數學上，MAP估計可以表示為： 其中，是模型參數，是訓練數據，是后驗概率，是似然函數，是先驗分布。 通過最大化后驗概率，可以得到最優的模型參數。
在Transformer的訓練中，使用MAP估計可以為模型提供更強的正則化，有助于提高模型的泛化能力和 魯棒性。然而，由于MAP估計涉及到對參數先驗分布的選擇和調整，因此在實際應用中需要謹慎處理， 并根據具體情況選擇合適的先驗分布。

89, 請描述 Transformer 在訓練的過程中什么情況下使用 MLE 和 MAP 是基本沒有區別的，其背后 的數學原理是什么？
在Transformer的訓練過程中，當模型參數的先驗分布對訓練數據的影響非常小或者可以忽略不計時， MLE（Maximum Likelihood Estimation）和MAP（Maximum A Posteriori）估計之間可能基本沒 有區別。這通常發生在以下情況下：
均勻先驗分布： 如果模型參數的先驗分布是均勻分布或者是一個非常寬松的先驗分布，那么在最大化 后驗概率時，先驗分布對最終的參數估計影響非常小。這時，MAP估計會退化為MLE估計。
大量訓練數據： 當有大量的訓練數據可用時，數據中包含的信息足以彌補先驗分布的不確定性。在這 種情況下，數據的影響可能會比先驗分布的影響更大，使得MAP估計和MLE估計產生的參數基本一致。
90, 為什么一般情況下 Transformer 的訓練不會完全使用 Bayesian 模型而是更傾向于采用Naive Bayes？請具體闡述其架構和背后的數學原理
一般情況下，Transformer的訓練不會完全使用貝葉斯模型，而更傾向于采用Naive Bayes的主要原因 是貝葉斯方法在實際應用中往往面臨計算復雜度高的挑戰，尤其是對于復雜的深度學習模型。以下是關 于為何Transformer更傾向于采用Naive Bayes的解釋：

  1. 計算復雜度：
    貝葉斯方法在模型訓練和推斷過程中需要進行全局概率推斷，涉及對所有參數的聯合概率分布進行計算， 這導致了計算復雜度較高。而Transformer模型通常具有大量參數，包括許多可訓練的注意力權重矩陣 和前饋網絡參數，使得完全使用貝葉斯方法的計算成本非常高昂，不太實際。
  2. 近似推斷：
    在實踐中，為了降低計算復雜度，通常需要使用近似推斷方法來近似后驗概率分布。然而，這些近似推 斷方法可能會引入誤差，影響模型的性能和魯棒性。相比之下，Naive Bayes模型通常具有更簡單的參 數結構，可以更容易地進行近似推斷，且不會受到高維參數空間的困擾。
  3. 模型設計和架構：
    Transformer模型的設計主要側重于使用自注意力機制來捕捉輸入序列中的長程依賴關系，以及通過多 層前饋網絡來提取特征。這種設計更適合于端到端的深度學習訓練框架，而不是傳統的貝葉斯建模框架。 相比之下，Naive Bayes模型具有簡單的參數結構，易于訓練和解釋，更適合于傳統的貝葉斯建模框架。 數學原理：
    Naive Bayes模型基于貝葉斯定理，假設輸入特征之間相互獨立，這樣可以將聯合概率分布拆解為各個 特征的條件概率的乘積。這種假設簡化了模型的參數估計和推斷過程，降低了計算復雜度，但可能會引 入特征之間的誤差。相比之下，完全貝葉斯方法需要對所有參數的聯合概率分布進行計算，計算復雜度 較高，不太適用于大規模深度學習模型。
    91，請從 Bayesian 模型的角度分析 Transformer 中代表模型例如 GPT3 為何是模型越寬、越深越 好？
    參數分布的復雜性： 貝葉斯方法通常涉及對參數的分布進行建模，而模型的寬度和深度直接影響了參 數空間的復雜性。更寬更深的模型具有更多的參數，可以表達更復雜的數據分布。在語言模型中，更寬 更深的Transformer可以更好地捕捉到句子和文本的復雜結構，從而提高了模型對語言的理解和生成能 力。
    表達能力和靈活性： 更寬更深的模型具有更強的表達能力和靈活性，可以適應更多樣的數據分布和任

務。貝葉斯模型通過學習參數的后驗分布來進行推斷和預測，而更寬更深的模型可以更準確地擬合訓練 數據，從而獲得更準確的后驗分布估計。
后驗分布的穩定性： 在貝葉斯方法中，模型的參數是隨機變量，其后驗分布會隨著觀測數據的增加而 逐漸收斂。更寬更深的模型通常具有更穩定的后驗分布，因為它們可以更好地捕捉數據中的潛在模式和 結構，減少了對先驗的依賴。
解決過擬合問題： 更寬更深的模型具有更多的參數，可以更好地擬合復雜的數據分布，但同時也增加 了過擬合的風險。然而，貝葉斯方法提供了一種有效的正則化方式，通過引入先驗分布來約束參數的學 習，從而減輕了過擬合問題。
92，請描述 Naive Bayes 在 Transformer 的 Auto-encoding 模型訓練時候的具體應用及其有效性 的數學證明
在Transformer的Auto-encoding模型訓練中，通常不會直接使用Naive Bayes方法，因為Naive
Bayes方法更適用于分類任務，而Auto-encoding任務通常涉及重構輸入數據而不是對其進行分類。然 而，可以借鑒Naive Bayes的思想來設計一些輔助任務或者損失函數，以提高Transformer的訓練效果。 以下是一種可能的應用方式及其有效性的數學證明：
應用方式：
輔助任務設計： 在Transformer的Auto-encoding模型中，可以設計一些輔助任務，如語言模型預測、 句子連貫性判斷等。在這些任務中，可以利用Naive Bayes方法來建模輸入數據中的詞匯或句子的聯合 概率分布。
損失函數設計： 可以設計一種損失函數，將Transformer生成的重構結果與原始輸入數據之間的聯合概 率作為損失函數的一部分。通過最大化聯合概率，可以使得模型更好地重構輸入數據。
數學證明：
假設輸入數據為 即輸入數據的聯合概率。
根據貝葉斯定理，我們有：

在Naive Bayes方法中，假設詞匯之間是條件獨立的，即 此，我們可以將聯合概率表示為：

通過最大化這個聯合概率，可以得到最優的參數設置，使得模型能夠更好地重構輸入數據。這種方法的 有效性取決于輸入數據中詞匯之間的條件獨立性假設是否成立，以及模型對條件概率分布的準確建模能 力。
93，請描述 Naive Bayes 在 Transformer 的 Auto-regressive 模型訓練時候的具體應用，這樣能 夠在小樣本數據的時候幫助取得優質德訓練效果？其有效性的數學證明是什么？
同上
94，請描述 Naive Bayes 在 Transformer 的 Generative Process 的具體流程和有效性的數學證明
在Transformer的生成過程中，Naive Bayes方法可以用于生成詞匯序列的條件概率分布，進而幫助模

型生成符合輸入數據分布的輸出序列。下面是Naive Bayes在Transformer的生成過程中的具體流程和 有效性的數學證明：
生成過程：
輸入序列的條件概率建模： 首先，利用訓練數據集中的輸入序列，使用Naive Bayes方法建模輸入序列 中詞匯之間的條件概率分布。假設詞匯之間是條件獨立的，則可以將輸入序列的條件概率表示為：

件概率分布， 通過貝葉斯規則計算下一個詞匯的概率分布。然后根據這個概率分布，隨機生成下一個詞匯。
重復生成： 不斷重復上述步驟，直到生成完整的詞匯序列。 數學證明：
假設我們的目標是最大化給定輸入序列的條件概率。根據貝葉斯定理，我們有：

在Naive Bayes方法中，假設詞匯之間是條件獨立的，即 因此，我們可以將條件概率表示為：

通過最大化這個條件概率，可以得到最優的參數設置，使得模型能夠更好地生成輸入數據的輸出序列。 這種方法的有效性取決于輸入數據中詞匯之間的條件獨立性假設是否成立，以及模型對條件概率分布的 準確建模能力。
95，使用 Naive Bayes 來完成 Transformer 的 Generative Process 會有什么問題？問題背后工程 實現限制和數學原因是什么？
假設過于簡化： Naive Bayes方法假設詞匯之間是條件獨立的，這在實際自然語言處理任務中往往不成 立。這種過于簡化的假設會導致模型無法捕捉到詞匯之間復雜的語義關系和上下文信息。
固定長度的限制： Naive Bayes方法通常適用于固定長度的輸入序列，而Transformer生成過程中的輸 入序列長度是動態變化的。這意味著在應用Naive Bayes方法時，需要對輸入序列進行截斷或填充，這 可能會導致信息丟失或者無效信息的引入。
數學原理限制： Naive Bayes方法在處理高維稀疏的特征空間時，可能會遇到零概率問題，即某些詞匯 組合的聯合概率為零。這會導致模型在生成過程中出現不合理的結果或者無法生成特定詞匯組合的情況。 模型泛化能力受限： Naive Bayes方法通常依賴于大量的訓練數據來學習詞匯之間的條件概率分布，因 此在小樣本數據集上可能會表現不佳，模型的泛化能力受到限制。
固定詞匯表： Naive Bayes方法需要事先確定一個固定的詞匯表，而在實際應用中，新詞匯的出現是很 常見的。這可能導致模型無法處理未知詞匯，影響生成結果的質量。
96，如何使用 Transformer 和 LDA 結合完成信息的多分類模型？請實現示例代碼
數據預處理：準備訓練數據集，確保每個樣本都有對應的標簽，并進行必要的文本預處理，如分詞、去 除停用詞等。
LDA模型訓練： 使用LDA模型對文本數據進行主題建模。LDA是一種無監督學習算法，可以發現文本數 據中隱藏的主題結構。在這里，我們可以將每個主題視為一個類別，LDA輸出的主題分布可以作為樣本
在各個類別上的分布。

Transformer模型訓練： 使用Transformer模型對文本數據進行多分類任務的訓練。可以使用預訓練的 Transformer模型，如BERT、GPT等，也可以從頭開始訓練一個Transformer模型。

97，為何說 Transformer 是目前人工智能領域工程落地實踐 Bayesian 理論的典型？請從數學的的角 度進行完整的證明（至少包含 Encoder-Decoder、Training、Inference 等對Bayesian Theory 的 具體實現）

Encoder-Decoder架構： Transformer模型采用了編碼器-解碼器（Encoder-Decoder）的架構，其 中編碼器負責將輸入序列編碼為隱藏表示，而解碼器則負責將隱藏表示解碼為輸出序列。這種架構可以 看作是在概率圖模型中的推斷問題，其中編碼器負責估計后驗概率P(z|x)，而解碼器負責估計條件概率 P(y|z)。通過聯合優化編碼器和解碼器，Transformer模型實現了對條件概率分布的建模，從而在訓練 和推斷過程中體現了貝葉斯理論。
Training過程中的Bayesian視角： 在Transformer的訓練過程中，我們通常使用最大似然估計
（Maximum Likelihood Estimation，MLE）來優化模型參數。從貝葉斯視角來看，MLE可以被視為 對參數的點估計，但它并沒有提供關于參數的不確定性信息。為了從貝葉斯角度更好地理解模型參數的

不確定性，我們可以使用貝葉斯方法，例如通過引入先驗分布并利用貝葉斯公式計算后驗分布。雖然在 實踐中計算完整的后驗分布是困難的，但可以通過采樣方法（如馬爾可夫鏈蒙特卡羅法）來近似后驗分 布，從而獲得模型參數的不確定性信息。
Inference過程中的Bayesian視角： 在Transformer的推斷過程中，我們通常使用貪婪解碼或束搜索等 方法來生成輸出序列。然而，這些方法只會輸出一個確定的結果，而沒有考慮到模型預測的不確定性。 從貝葉斯視角來看，我們可以使用貝葉斯推斷來對輸出序列進行采樣，從而考慮到模型預測的不確定性。 例如，可以使用貝葉斯解碼方法，如貝葉斯語言模型或貝葉斯神經機器翻譯，來生成具有不確定性的輸 出序列。

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什么是 MGX:MetaGPT

什么是 MGX:MetaGPT

什么是 MGX:MetaGPT MetaGPT是由思碼逸（OpenDILab）團隊開發的一款專注于生成式AI驅動的軟件開發框架，MGX可能是其衍生或升級的相關成果，它創新性地將大語言模型引入軟件開發流程，模擬人類軟件團隊的協作方式，能讓用戶通過自然語言描述需求，即可自動生成完整的軟件項目，…
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大模型時代下的數據標注革命：工具、挑戰與未來趨勢

大模型時代下的數據標注革命：工具、挑戰與未來趨勢

引言 隨著大模型技術的飛速發展&#xff0c;人工智能對高質量標注數據的依賴愈發顯著。傳統的人工標注方式在效率、成本和場景適應性上逐漸顯現瓶頸&#xff0c;而大模型憑借其強大的泛化能力和多模態理解能力&#xff0c;正在推動數據標注從“勞動密集型”向“智能工業化”轉…
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【azure openai】用tts實現語音對話【demo】

【azure openai】用tts實現語音對話【demo】

能實現&#xff1a; 只要替換里面的key&#xff0c;就能跑通。 key的查找方法&#xff1a; 【保姆級教程】如何在azure里快速找到openai的key和demo-CSDN博客 代碼結構&#xff1a; azure_openai_client.py main.py prompts_config.py speech_utils.py stt01.py tts01.…
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Spark（5）host配置

Spark（5）host配置

&#xff08;一.)host配置的作用&#xff1a; hosts 文件是一個本地的文本文件&#xff0c;它的作用是將主機名映射到對應的 IP 地址&#xff0c;在 DNS&#xff08;域名系統&#xff09;解析之前&#xff0c;系統會先查詢 hosts 文件來確定目標主機的 IP 地址。 &#xff08;二…
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Hive-04之存儲格式、SerDe、企業級調優

Hive-04之存儲格式、SerDe、企業級調優

一、主題 hive表的數據壓縮和文件存儲格式hive的自定義UDF函數hive的JDBC代碼操作hive的SerDe介紹和使用hive的優化 二、要點 1. hive表的文件存儲格式 Hive支持的存儲數的格式主要有&#xff1a;TEXTFILE&#xff08;行式存儲&#xff09; 、SEQUENCEFILE(行式存儲)、ORC&…
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Excel的行高、列寬單位不統一？還是LaTeX靠譜

Excel的行高、列寬單位不統一？還是LaTeX靠譜

想要生成田字格、米字格、帶拼音標準&#xff0c;方便小學生書法和練字。Word&#xff0c;Excel之類所見即所得是最容易相當的方式。但它們處理帶田字格之類背景時&#xff0c;如果沒有專用模板、奇奇怪怪的插件&#xff0c;使用起來會碰到各種問題。比如&#xff0c;Word里面用…
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[免費]微信小程序(校園)二手交易系統(uni-app+SpringBoot后端+Vue管理端)【論文+源碼+SQL腳本】

[免費]微信小程序(校園)二手交易系統(uni-app+SpringBoot后端+Vue管理端)【論文+源碼+SQL腳本】

大家好&#xff0c;我是java1234_小鋒老師&#xff0c;看到一個不錯的微信小程序(校園)二手交易系統(uni-appSpringBoot后端Vue管理端)&#xff0c;分享下哈。 項目視頻演示 【免費】微信小程序(校園)二手交易系統(uni-appSpringBoot后端Vue管理端) Java畢業設計_嗶哩嗶哩_bi…
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【詳細講解在STM32的UART通信中使用DMA機制】

【詳細講解在STM32的UART通信中使用DMA機制】

詳細講解在STM32的UART通信中使用DMA機制 目錄 詳細講解在STM32的UART通信中使用DMA機制一、DMA機制概述二、DMA在UART中的作用三、DMA的配置步驟四、UART初始化與DMA結合五、DMA傳輸的中斷處理六、DMA與中斷的結合使用七、注意事項與常見問題八、代碼示例九、總結 一、DMA機制…
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M系列芯片 MacOS 在 Conda 環境中安裝 TensorFlow 2 和 Keras 3 完整指南

M系列芯片 MacOS 在 Conda 環境中安裝 TensorFlow 2 和 Keras 3 完整指南

目錄 1. 引言2. 環境準備3. 安裝 TensorFlow 和必要依賴4. 結語Reference 1. 引言 Keras 是搞深度學習很可愛的工具&#xff0c;其友好的接口讓我總是將其作為搭建模型原型的首選。然而&#xff0c;當我希望在 M 系列芯片的MacBook Pro上使用 Keras時&#xff0c;使用Conda和P…
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清華北大DeepSeek六冊

清華北大DeepSeek六冊

「清華北大-Deepseek使用手冊」 鏈接&#xff1a;https://pan.quark.cn/s/98782f7d61dc 「清華大學Deepseek整理&#xff09; 1&#xff0d;6版本鏈接&#xff1a;https://pan.quark.cn/s/72194e32428a AI學術工具公測鏈接:https://pan.baidu.com/s/104w_uBB2F42Da0qnk78_ew …
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paddlehub hub TypeError 錯誤

paddlehub hub TypeError 錯誤

pip install paddlehub hub install chinese_ocr_db_crnn_mobile 提示錯誤&#xff1a; TypeError: Descriptors cannot be created directly. If this call came from a _pb2.py file, your generated code is out of date and must be regenerated with protoc > 3.19.0…
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零信任沙箱：為網絡安全筑牢“隔離墻”

零信任沙箱：為網絡安全筑牢“隔離墻”

在數字化浪潮洶涌澎湃的今天&#xff0c;網絡安全如同一艘船在波濤洶涌的大海中航行&#xff0c;面臨著重重挑戰。數據泄露、惡意軟件攻擊、網絡釣魚等安全威脅層出不窮&#xff0c;讓企業和個人用戶防不勝防。而零信任沙箱&#xff0c;就像是一座堅固的“隔離墻”&#xff0c;…
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