LLM春招准备（1）

llm排序

GPT4V

GPT-4V可以很好地理解直接绘制在图像上的视觉指示。它可以直接识别叠加在图像上的不同类型的视觉标记作为指针，例如圆形、方框和手绘（见下图）。虽然GPT-4V能够直接理解坐标，但相比于仅文本坐标，GPT-4V在有视觉指示帮助下能够更可靠地执行任务。

位置编码

相对位置编码

手写

手写softmax,

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def softmax(x):
    exp_x = np.exp(x - np.max(x, axis=-1, keepdims=True))
    sm = exp_x/np.sum(exp_x, axis=-1, keepdims=True)
    return sm

手写crossentropy

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def cross_entropy(predictions, targets, epsilon=1e-12):
    predictions = np.clip(predictions, epsilon, 1.-epsilon)
    N = predictions.shape[0]
    ce = - np.sum(targets*np.log(predictions)) / N
    return ce

手写attention

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def saled_dot_product_attention(Q,K,V):
	dk = K.shape[-1]
	scores = np.dot(Q,K.T)/np.sqrt(dk)
	weights = softmax(scores)
	output = np.dot(weight,V)
	return weight, output

标签平滑label smoothing

标签平滑其实就是将硬标签(hard label)转化为软标签(soft label)，也就是将标签的one hot编码中的1转化为比1稍小的数，将0转化为比0稍大的数，这样在计算损失函数时(比如交叉熵损失函数)，损失函数会把原来值为0的标签也考虑进来，其实就相当于在标签的one hot编码中的每一维上增加了噪声。本质上是向训练集中增加了信息，使得训练集的信息量增大了，更加接近真实分布的数据集的信息量，所以有利于缓解过拟合

解决Transformer处理长序列

稀疏注意力

和Linformer，Longformer类似，Sparse Attention也是为了解决Transformer模型随着长度的增加，Attention部分所占用的内存和计算呈平方比增加的问题。