生成式语言模型底层技术面试

在准备生成式语言模型的底层技术面试时,可以关注以下几个关键领域:

1. 模型架构

  • Transformer架构:了解自注意力机制、编码器-解码器结构,以及如何处理序列数据。
  • 预训练与微调:解释预训练和微调的过程,如何选择数据集和训练策略。

2. 训练过程

  • 损失函数:常用的损失函数(如交叉熵损失)及其优化算法(如Adam)。
  • 数据处理:数据清洗、tokenization,以及如何处理长文本和稀疏数据。

3. 生成技术

  • 解码策略:温度采样、束搜索(Beam Search)、随机采样等生成策略。
  • 控制生成内容:如何使用提示工程(Prompt Engineering)来引导生成结果。

4. 技术挑战

  • 长依赖问题:如何应对长文本中的信息丢失。
  • 生成质量:如何评估和优化生成内容的质量。

5. 应用与案例

  • 多模态处理:如何结合图像、文本等多种数据形式进行生成。
  • 行业应用:讨论生成式模型在各个行业(如医疗、金融、娱乐等)的具体应用案例。

6. 前沿技术

  • 新兴模型:了解最新的生成式模型(如GPT-4、GLM-4等)及其改进点。
  • 大规模训练:如何处理大规模数据集及分布式训练的策略。

准备策略

  • 实践经验:分享自己在相关项目中的经验,尤其是遇到的挑战和解决方案。
  • 理论基础:准备回答一些理论问题,以展示对模型内部机制的理解。
  • 实时示例:可以准备一些实时生成的示例,展示模型的实际效果。

十亿和百亿参数规模的大模型通常采用分布式架构,以便有效处理大量计算和内存需求。以下是一些典型架构的简要讲解:

1. LLaMA 3

  • 架构: LLaMA系列模型通常基于Transformer架构,采用多层自注意力机制。
  • 并行训练: 使用数据并行和模型并行相结合的方式,以分散参数存储和计算负载。
  • 优化: 通常使用混合精度训练以提高训练速度和降低内存占用。

2. GLM 4

这段论文解读涉及大规模语言模型(LLMs)的快速发展,特别是以OpenAI的GPT系列模型为例。以下是对该段落的逐步分析:

1. LLMs的快速发展

  • 背景: 论文指出大规模语言模型的发展速度非常快,引用了OpenAI的GPT模型系列作为成功案例。
  • 模型参数的扩展: GPT-3的发布标志着模型规模的显著提升,从GPT-1的1.17亿参数到GPT-2的15亿参数,再到GPT-3的1750亿参数。这种规模扩展使得模型具备了上下文学习和泛化能力。
2. GPT-3.5的改进
  • 技术进步: GPT-3.5系列通过引入指令调优、监督微调(SFT)和人类反馈的强化学习(RLHF)来提升性能。这些方法现已成为构建高性能LLMs的标准流程。
3. GLM架构的提出
  • 新模型: 通用语言模型(GLM)架构,采用自回归的空白填充目标。GLM-10B模型于2021年开源,随后于2021年底开始预训练GLM-130B。
  • 目标与成果: GLM-130B的目标是与GPT-3(davinci)相匹配或超越,同时验证在该规模成功训练模型的技术。最终,该模型经过400亿个标记的训练和评估后,于2022年7月完成,8月发布。
4. GLM性能对比
  • HELM评估: 根据HELM的评估,GLM-130B在多个维度上与GPT-3(davinci)相当,表明其在性能上具有竞争力。

  • 架构: GLM(General Language Model)系列也基于Transformer,并在设计中融入了一些新的优化策略,如自回归与自编码相结合。

  • 以下是对提到的技术的详细介绍:

NoBias Except QKV
  • 概念: 在训练模型时,通常会在各个层的计算中引入偏置(bias)项以增强模型的表达能力。这里的做法是移除除了查询(Q)、键(K)和值(V)矩阵的偏置项外的所有偏置项。
  • 效果: 通过减少计算量,训练速度得以提升。同时,作者观察到在长度外推(length extrapolation)任务上有轻微的性能提升。这可能与减少了不必要的参数和计算有关,使得模型在处理长序列时表现更好。
RMSNorm and SwiGLU
  • RMSNorm: 是一种归一化技术,相比于传统的LayerNorm,RMSNorm不计算均值,而是仅依赖于标准差(root mean square)。这使得其计算更高效,并在某些情况下能够提升训练效果。
  • SwiGLU: 是一种激活函数,结合了Swish和Gated Linear Unit(GLU)的优点,具有更好的非线性特性。它可以提供更丰富的表达能力,从而改善模型的整体性能。
  • 总体效果: 采用这两种技术代替LayerNorm和ReLU后,模型性能得到了提升,尤其在复杂任务上表现更佳。
Rotary Positional Embeddings (RoPE)
  • RoPE概念: RoPE是一种位置编码方式,能够为Transformer模型提供位置信息。在GLM中,RoPE被扩展到二维形式,以支持二维位置编码。
  • 优势: 这种扩展使得模型能够更好地理解二维结构的数据(如图像或其他格式),提升了模型的灵活性和适应性。
Group Query Attention (GQA)
  • 概念: GQA是一种新的注意力机制,替代了传统的多头注意力(Multi-Head Attention)。其主要目标是减少KV缓存的大小,从而在推理阶段提高效率。
  • 参数调整: GQA使用的参数比MHA少,因此为了保持相同的模型规模,增加了前馈网络(Feed-Forward Network, FFN)的参数数量,将FFN的维度设置为隐藏层大小的10/3。这种设计在保持模型性能的同时,优化了推理时的资源消耗。

3. Qwen 2.5

  • 架构: Qwen模型系列专注于高效的推理能力,通常会在基础的Transformer架构上进行一些定制化优化。
  • 任务适应性: 通过多任务学习,使得模型能够在多个不同任务上表现良好。
  • 推理优化: 采用一系列优化手段,例如知识蒸馏、权重共享等,以提高模型在生产环境中的表现。

共同点

  • 分布式训练: 所有这些模型都利用了分布式计算架构,以便处理大规模数据集和复杂的训练任务。
  • 优化策略: 采用了各种优化技术,如混合精度训练、剪枝和量化,以提高效率和降低资源消耗。

这些模型在基础架构设计上都有各自的特点,但都旨在提高性能、效率和可扩展性,以应对越来越复杂的语言理解和生成任务。

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