6道热门大模型算法工程师面试题及深度解析
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1、Decoder-Only和Encoder-Decoder模型相比有什么优势？在训练和推理效率上有什么区别？
仅解码器模型：结构相对简单，通常仅由一个解码器组成。该模型的参数较少，并且可能比Encoder-Decoder 模型在训练和推理方面更加高效。在自回归生成任务中表现出色，例如文本的语言模型生成。
训练和推理效率：
训练效率：
Decoder-Only模型：在训练过程中，由于模型只处理decoder部分，因此参数较少，训练效率较高。
Encoder-Decoder模型：由于编码器和解码器部分需要同时训练，因此模型的参数数量通常较多，因此训练效率相对较低。
推理效率：
Decoder-Only模型：该模型在推理过程中依赖于先前生成的标签，因此推理时间较长，尤其是在生成长文本时。
Encoder-Decoder模型：编码器在推理时只需要处理一次输入，但解码器部分的推理仍然是一步一步进行的，因此整体推理时间也较长，但对于复杂的任务，效率可能会更好。
2、说一下LLaMA LLaMA2 LLaMA3的区别？
Llama-1有7B、13B、30B和65B四个参数版本。 Llama-1 的每个参数版本都在超过1T 的token 语料库上进行了预训练。
与Llama-1相比，Llama-2将预训练语料库扩展到2T token，将模型的上下文长度从2,048加倍到4,096，并引入分组查询注意机制（GQA）等技术。
与Llama 2 相比，Llama-3 将分词器从句子改为tiktoken，这与GPT4 一致。同时，词汇量从32k扩展到128k。此外，为了提高模型效率，Llama-3 8B和70B都采用了GQA。同时，上下文长度也被扩展至8k。
3、有哪些位置编码，其特点是什么？
绝对位置编码：
固定正弦余弦位置编码：首先由Transformer 引入，使用不同频率的正弦和余弦函数将位置信息编码到每个标记中。
特点：固定，无需培训；能够保留序列顺序信息。
相对位置编码：
相对位置编码：相对于其他标记的位置信息，而不是绝对位置。常用于改进Transformer 模型，例如Transformer-XL。
特点：在处理长序列时表现较好，可以捕获序列中不同位置之间的关系。
可学习的位置编码：
特点：直接在模型中引入可训练的参数来表示位置编码，让模型自己学习最优的位置信息表示。
应用：广泛应用于GPT-3等大型机型。
4、介绍一下MoE模型？
MoE（Mixture of Experts）模型是多专家模型，引入多个专家（子模型），每个专家擅长处理特定类型的数据。
门控机制：模型中通过门控机制（如softmax函数）来选择哪些专家参与推理或训练，从而提高模型效率。
稀疏激活：模型中的每个样本仅激活一部分专家，这使得MoE模型在处理大规模数据时非常高效。
优点：
计算效率高：由于只激活部分专家，MoE模型可以在保证模型容量的同时减少计算开销。
高可扩展性：通过增加专家数量，可以轻松扩展模型容量，而不会显着增加计算成本。
应用场景：通常用于大型语言模型和推荐系统，能够处理复杂多样的任务。
5、说一下beam search算法，为什么用的少了？
波束搜索是一种启发式搜索算法，常用于序列生成任务。它通过保留一些（称为波束大小）最佳候选序列来逐渐生成最终输出序列。
特点：与贪心算法相比，Beam Search 可以避免局部最优解，生成更高质量的序列。
使用减少的原因：
计算复杂度高：Beam Search需要同时跟踪多个候选序列，计算量大，推理速度慢。
模型更新：近年来，随着生成模型（例如Transformer）的改进，模型本身在生成时能够更好地捕获全局信息，因此对Beam Search 的依赖较少。
替代方法：诸如采样之类的方法可以通过在输出中引入随机性来生成质量更好的序列，同时避免波束搜索的高计算成本。
6、假如需要上线一个公文写作的大模型，具体流程应当是怎样的？
需求分析：确定模型的功能需求，例如支持哪些公文写作风格、支持的语言类型、生成的风格需求等。
确定目标用户群体和使用场景，例如是政府机构还是企业。
数据采集与预处理：采集大规模公文数据集，涵盖多种公文类型（如通知、报告、意见等）。
清理和注释数据以确保数据质量和多样性，并处理敏感信息和数据偏差问题。
模型选择和训练：选择合适的预训练模型（如GPT、BERT等）作为基础模型。
对官方文档数据集进行进一步微调，确保模型能够生成符合官方文档书写标准的文本。
使用监督学习和强化学习等技术来提高模型生成的质量并减少生成的错误和不当内容。
评估和优化：使用自动评估指标（例如BLEU、ROUGE）和手动评估（例如人类专家评分）来评估模型。
根据评估结果调整模型参数和优化算法，必要时扩大训练数据集。
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相关问答
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