旷野之间14 - 常见的AI面试题解答

🕗 发布于 2024-07-12 17:09 人工智能 AIGC 搜索引擎 机器学习 深度学习

1. 什么是大型语言模型（LLM）以及它如何工作？

大型语言模型 (LLM)，例如 GPT-3 或 BERT，是具有理解和生成类似人类的文本能力的高级机器学习模型。

核心组件和操作：

编码器-解码器框架：用于 GPT-3（单向）和 BERT（双向）等模型。
Transformer 架构：利用具有多头自注意机制的 transformer 块来理解上下文。
词汇和标记：将文本分割成标记并通过预定义的词汇进行管理。
嵌入：标记的高维数字表示。
自注意力机制：连接句子内的不同标记以便更好地理解上下文。

训练机制：

无监督预训练：模型从大型数据集中学习文本结构。
微调：调整特定任务的参数。
基于提示的学习：通过特定的问题或命令来指导模型。
持续训练：使模型保持最新的数据趋势。

2. 描述 LLM 中常用的转换器模型的架构。

Transformer 架构是许多 LLM 的骨干，由编码器和解码器组成，每个编码器和解码器均由具有自注意和前馈神经网络的层组成。

成分：

编码器：处理输入序列。
解码器：生成输出序列。
自注意力机制（Self-Attention Mechanism）：让模型能够衡量不同词语的重要性。
前馈网络：对每个位置分别应用变换。

3. LLM 与传统统计语言模型的主要区别是什么？

传统统计模型依赖于固定的 n-gram 和统计规则，限制了它们捕捉长期依赖关系和上下文细微差别的能力。

差异：

上下文理解： LLM 使用自注意机制捕获长距离依赖关系。
可扩展性： LLM 可以通过更多数据和参数进行扩展，从而提高性能。
灵活性： LLM 可以针对各种任务进行微调，无需手动进行特征工程。

4. 你能解释一下 Transformer 模型中注意力机制的概念吗？

注意力机制使模型能够关注输入序列的相关部分，从而提高对上下文和词语之间关系的理解。

关键点：

自我注意力：计算输入特征的加权和来确定序列中每个单词的重要性。
多头注意力：增强模型同时关注输入的不同部分的能力。

5. LLM 上下文中的位置编码是什么？

位置编码提供有关序列中单词顺序的信息，帮助转换器理解序列结构，因为它们缺乏固有的顺序意识。

特征：

正弦和余弦函数：用于对位置进行编码，以唯一区分每个单词的位置。
添加到输入嵌入：与标记嵌入相结合以提供位置上下文。

6. 讨论在 LLM 背景下预训练和微调的重要性。

预训练和微调是开发有效 LLM 的关键步骤。

阶段：

预训练：涉及对大型语料库进行训练以学习一般的语言模式。
微调：针对特定任务调整模型，提高其在目标应用程序上的性能。

7. LLM 如何处理文本中的上下文和长期依赖关系？

LLM 使用自注意力机制，通过关注输入文本的相关部分来捕捉长期依赖关系和上下文。

机制：

自我注意力：使模型能够按顺序关联不同的单词，从而捕捉长距离依赖关系。

8. Transformer 在实现 LLM 并行化中起什么作用？

与顺序处理的循环模型不同，Transformer 可以通过自注意机制并行处理输入数据。

好处：

效率：并行化显著加快了训练和推理的速度。
可扩展性：允许处理大型数据集和复杂模型。

9. 目前大语言模型 (LLM) 的一些突出应用有哪些？

LLM 用于各种应用，包括聊天机器人、翻译服务、文本摘要、内容生成、情感分析和代码生成。

例子：

聊天机器人：增强对话式人工智能。
翻译：提供准确的翻译。
摘要：从长篇文本中生成简洁的摘要。

10. GPT-3 在功能和应用方面与 GPT-2 等前辈有何不同？

GPT-3 具有明显更多的参数（1750 亿 vs. GPT-2 的 15 亿），从而能够在文本生成、连贯性和上下文理解方面实现更好的性能。

改进：

参数计数：增加理解和生成文本的能力。
多功能性：擅长零样本学习和小样本学习。

11. 您能提及 LLM 的任何特定领域的改编吗？

特定领域的适应性涉及针对医学、法律、金融等特定领域对模型进行微调，以提高这些领域的表现。