深度学习基本原理：梯度下降公式，将损失函数越来越小，最终预测值和实际值误差比较小。
交叉熵：-p(x)logq(x)，p(x)是one-hot形式。如果不使用softmax计算交叉熵，是不行的。损失函数可能会非常大，或者预测的概率是[-0.1,0.3,0.5],log不接收负值。pytorch默认给你加softmax。
如果softmax改成sigmoid也不行，如sigmoid过完以后，[0.9,0.99,0.99]，计算以后0.99的影响会被忽略，得到的结果是不正确。
adam和sgd区别：adam会考虑之前的计算，自动调节学习率，在通过梯度平方控制学习率的调节，让训练可以比较平稳又可以加速。
transformer和rnn区别：长距离依赖问题，rnn越远影响越弱。
调参经验：batch_size,max_length,学习率增大batch_size应该怎么调整，加数据量，打乱数据顺序。
训练词向量：将one-hot乘以一个矩阵进行训练，cbow，skip-gram，共现矩阵，keans聚类。
语言模型：PPL评价语言模型，不能成句也可能PPL比较低，所以PPL评价不太好。
传统方法和预训练方法：
Transformer里的dk是hidden_size/ head_num,是实验结果。
数据稀疏问题：标注更多数据，大模型生成更多数据，换模型，调整阈值，召回率换准确率。重新定义类别，减少类别，增加规则弥补。
文本匹配：表示型，直接计算，交互型，速度慢，更准确。文本向量化：文本和句子分别过一个模型，优化模型，使文本和句子相似，如果是句子和句子可以用相同模型，最后得到的参数作为向量数据库。表示型：一个句子直接向量化，交互型：必须进入两个句子算得分。
向量数据库查找：KD树。
序列标注：crf会用维特比解码，bean search在大模型里使用，n * D *B,复杂度小很多
ner：加标点任务。
序列标注重复：多个模型，生成式任务，输出两个标记。
自回归语言模型：下三角mask，预测下一个词。
teacher-forcing，使用真实标签预测，提高效率。
采样策略：topk，topp，bean-size，temperature（大模型）。
bert变体：albert减少参数，roberta（动态mask，去掉nsp任务）
stf用于大模型问答，相当于encoder-decoder，bert是encoder，通过mask可以实现decoder自回归语言模型（文本生成）。
旋转位置编码：解决词嵌入位置编码长度外推性，找到映射f，满足
< f_q(x_m,m), f_k(x_n,n)> = g(x_m, x_n, m - n)。初始条件m = 0, f(q,0) = q。
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qm(1),qm(2)是原来的Wq和xm相乘的局部结果，即xm.dot(Wq)
余弦值位置编码中:固定i，则pos的改变会使位置编码有周期性，固定pos修改i，则一开始周期较小，容易捕捉相邻字的差别，随着i变大，周期越来越长
moe专家模型（一个MLP层就是一个专家），deepseek使用共享专家。deepseek在qkv计算的过程中，q和k拆成两部分，其中一部分注入rope位置信息，另一部分不处理。减少运算量。
bbpe：解决多语种，不用统计词，既不是中文词表也不是英文词表，具有跨语种的优点。bpe是基于字符，bbpe是转化为unicode编码，然后合并，是基于字节的。
知识图谱：方法一是基于模板+文本匹配，类似于faq库问答，相似度可以用bm25，jaccard距离，或者余弦距离。方法二：拆解成多个分类或抽取问题处理。方法三：利用大语言LLM的生成能力
推荐系统：基于相似用户、相似物品的推荐。