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LLMs interview notes and answers

内容说明

问题来自 LLMs 千面郎君： km1994 - LLMs_interview_notes

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更新记录

1. 2023.09 发布： 大模型（LLMs）基础面，大模型（LLMs）进阶面，大模型（LLMs）微调面，大模型（LLMs）langchain面，基于LLM+向量库的文档对话 经验面，大模型（LLMs）参数高效微调(PEFT) 面，大模型（LLMs）推理面，大模型（LLMs）评测面，大模型（LLMs）强化学习面， 大模型（LLMs）训练集面， 大模型（LLMs）agent 面
2. 2023.10 新增：Token及模型参数准备篇， LLMs 位置编码篇， LLMs Tokenizer 篇， Layer Normalization 篇， LLMs 激活函数篇

目录

• 大模型（LLMs）基础面
  • 1. 目前 主流的开源模型体系 有哪些？
  • 2. prefix LM 和 causal LM 区别是什么？
  • 3. 涌现能力是啥原因？
  • 4. 大模型LLM的架构介绍？
• 大模型（LLMs）进阶面
  • 1. LLMs 复读机问题
    • 1. 什么是 LLMs 复读机问题？
    • 2. 为什么会出现 LLMs 复读机问题？
    • 3. 如何缓解 LLMs 复读机问题？
  • 2. llama 系列问题
    • 1. llama 输入句子长度理论上可以无限长吗？
  • 3. 什么情况用Bert模型，什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型，咋选？
  • 4. 各个专业领域是否需要各自的大模型来服务？
  • 5. 如何让大模型处理更长的文本？
• 大模型（LLMs）微调面
  • 1. 如果想要在某个模型基础上做全参数微调，究竟需要多少显存？
  • 2. 为什么SFT之后感觉LLM傻了?
  • 3. SFT 指令微调数据 如何构建?
  • 4. 领域模型Continue PreTrain 数据选取？
  • 5. 领域数据训练后，通用能力往往会有所下降，如何缓解模型遗忘通用能力？
  • 6. 领域模型Continue PreTrain ，如何 让模型在预训练过程中就学习到更多的知识？
  • 7. 进行SFT操作的时候，基座模型选用Chat还是Base?
  • 8. 领域模型微调 指令&数据输入格式 要求？
  • 9. 领域模型微调 领域评测集 构建？
  • 10. 领域模型词表扩增是不是有必要的？
  • 11. 如何训练自己的大模型？
  • 12. 训练中文大模型有啥经验？
  • 13. 指令微调的好处？
  • 14. 预训练和微调哪个阶段注入知识的？
  • 15. 想让模型学习某个领域或行业的知识，是应该预训练还是应该微调？
  • 16. 多轮对话任务如何微调模型？
  • 17. 微调后的模型出现能力劣化，灾难性遗忘是怎么回事？
  • 18. 微调模型需要多大显存？
  • 19. 大模型LLM进行SFT操作的时候在学习什么？
  • 20. 预训练和SFT操作有什么不同
  • 21. 样本量规模增大，训练出现OOM错
  • 22. 大模型LLM进行SFT 如何对样本进行优化？
  • 23. 模型参数迭代实验
• 大模型（LLMs）langchain面
  • 大模型（LLMs）langchain 面
    • 1. 什么是 LangChain?
    • 2. LangChain 包含哪些 核心概念？
      • 1. LangChain 中 Components and Chains 是什么？
      • 2. LangChain 中 Prompt Templates and Values 是什么？
      • 3. LangChain 中 Example Selectors 是什么？
      • 4. LangChain 中 Output Parsers 是什么？
      • 5. LangChain 中 Indexes and Retrievers 是什么？
      • 6. LangChain 中 Chat Message History 是什么？
      • 7. LangChain 中 Agents and Toolkits 是什么？
    • 3. 什么是 LangChain Agent?
    • 4. 如何使用 LangChain ?
    • 5. LangChain 支持哪些功能?
    • 6. 什么是 LangChain model?
    • 7. LangChain 包含哪些特点?
    • 8. LangChain 如何使用?
      • 1. LangChain 如何调用 LLMs 生成回复？
      • 2. LangChain 如何修改 提示模板？
      • 3. LangChain 如何链接多个组件处理一个特定的下游任务？
      • 4. LangChain 如何Embedding & vector store？
    • 9. LangChain 存在哪些问题及方法方案？
      • 1. LangChain 低效的令牌使用问题
      • 2. LangChain 文档的问题
      • 3. LangChain 太多概念容易混淆，过多的“辅助”函数问题
      • 4. LangChain 行为不一致并且隐藏细节问题
      • 5. LangChain 缺乏标准的可互操作数据类型问题
    • 10. LangChain 替代方案？
  • 基于LLM+向量库的文档对话 经验面
    • 1. 基于LLM+向量库的文档对话 基础面
      • 1. LLMs 存在模型幻觉问题，请问如何处理？
      • 2. 基于LLM+向量库的文档对话 思路是怎么样？
      • 3. 基于LLM+向量库的文档对话 核心技术是什么？
      • 4. 基于LLM+向量库的文档对话 prompt 模板 如何构建？
    • 2. 基于LLM+向量库的文档对话 优化面
      • 1. 痛点1：文档切分粒度不好把控，既担心噪声太多又担心语义信息丢失
      • 2. 痛点2：在基于垂直领域 表现不佳
      • 3. 痛点3：langchain 内置 问答分句效果不佳问题
      • 4. 痛点4：如何 尽可能召回与query相关的Document 问题
      • 5. 痛点5：如何让LLM基于query和context得到高质量的response
    • 3. 基于LLM+向量库的文档对话 工程示例面
      • 1. 避坑记录
      • 2. 本地知识库问答系统（Langchain-chatGLM）
• 大模型（LLMs）参数高效微调(PEFT) 面
  • 大模型（LLMs）参数高效微调(PEFT) 面
    • 微调方法是啥？如何微调？
    • 为什么需要 PEFT？
    • 介绍一下 PEFT？
    • PEFT 有什么优点？
    • 微调方法批处理大小模式GPU显存速度？
    • Peft 和 全量微调区别？
    • 多种不同的高效微调方法对比
    • 当前高效微调技术存在的一些问题
    • 高效微调技术最佳实践
    • PEFT 存在问题？
    • 能不能总结一下各种参数高效微调方法？
  • 适配器微调（Adapter-tuning）篇
    • 一、为什么 需要 适配器微调（Adapter-tuning）？
    • 二、适配器微调（Adapter-tuning）思路？
    • 三、 适配器微调（Adapter-tuning）特点是什么？
    • 四、AdapterFusion 思路 是什么？
    • 五、AdapterDrop 思路 是什么？
    • 六、AdapterDrop 特点 是什么？
    • 七、MAM Adapter 思路 是什么？
    • 八、MAM Adapter 特点 是什么？
  • 提示学习（Prompting）
    • 一、为什么需要 提示学习（Prompting）？
    • 二、什么是 提示学习（Prompting）？
    • 三、提示学习（Prompting） 有什么优点？
    • 四、提示学习（Prompting）有哪些方法，能不能稍微介绍一下它们间？
      • 4.1 前缀微调（Prefix-tuning）篇
        • 4.1.1 为什么需要 前缀微调（Prefix-tuning）？
        • 4.1.2 前缀微调（Prefix-tuning）思路是什么？
        • 4.1.3 前缀微调（Prefix-tuning）的优点是什么？
        • 4.1.4 前缀微调（Prefix-tuning）的缺点是什么？
      • 4.2 指示微调（Prompt-tuning）篇
        • 4.2.1 为什么需要 指示微调（Prompt-tuning）？
        • 4.2.2 指示微调（Prompt-tuning）思路是什么？
        • 4.2.3 指示微调（Prompt-tuning）优点是什么？
        • 4.2.4 指示微调（Prompt-tuning）缺点是什么？
        • 4.2.5 指示微调（Prompt-tuning）与 Prefix-tuning 区别 是什么？
        • 4.2.6 指示微调（Prompt-tuning）与 fine-tuning 区别 是什么？
      • 4.3 P-tuning 篇
        • 4.3.1 为什么需要 P-tuning？
        • 4.3.2 P-tuning 思路是什么？
        • 4.3.3 P-tuning 优点是什么？
        • 4.3.4 P-tuning 缺点是什么？
      • 4.4 P-tuning v2 篇
        • 4.4.1 为什么需要 P-tuning v2？
        • 4.4.2 P-tuning v2 思路是什么？
        • 4.4.3 P-tuning v2 优点是什么？
        • 4.4.4 P-tuning v2 缺点是什么？
  • LoRA 系列篇
    • 一、LoRA篇
      • 1.1 什么是 LoRA？
      • 1.2 LoRA 的思路是什么？
      • 1.3 LoRA 的特点是什么？
    • 二、QLoRA篇
      • 2.1 QLoRA 的思路是怎么样的？
      • 2.2 QLoRA 的特点是什么？
    • 三、AdaLoRA篇
      • 3.1 AdaLoRA 的思路是怎么样的？
    • 四、LoRA权重是否可以合入原模型？
    • 五、ChatGLM-6B LoRA后的权重多大？
    • 六、LoRA 微调优点是什么？
    • 七、LoRA微调方法为啥能加速训练？
    • 八、如何在已有LoRA模型上继续训练？
• 大模型（LLMs）推理面
  • 1. 为什么大模型推理时显存涨的那么多还一直占着？
  • 2. 大模型在gpu和cpu上推理速度如何？
  • 3. 推理速度上，int8和fp16比起来怎么样？
  • 4. 大模型有推理能力吗？
  • 5. 大模型生成时的参数怎么设置？
  • 6. 有哪些省内存的大语言模型训练/微调/推理方法？
  • 7. 如何让大模型输出合规化
  • 8. 应用模式变更
• 大模型（LLMs）评测面
  • 大模型怎么评测？
  • 大模型的honest原则是如何实现的？
  • 模型如何判断回答的知识是训练过的已知的知识，怎么训练这种能力？
• 大模型（LLMs）强化学习面
  • 奖励模型需要和基础模型一致吗？
  • RLHF 在实践过程中存在哪些不足？
  • 如何解决 人工产生的偏好数据集成本较高，很难量产问题？
  • 如何解决三个阶段的训练（SFT->RM->PPO）过程较长，更新迭代较慢问题？
  • 如何解决 PPO 的训练过程同时存在4个模型（2训练，2推理），对计算资源的要求较高 问题？
• 大模型（LLMs）软硬件配置面
• 大模型（LLMs）训练集面
  • SFT（有监督微调）的数据集格式？
  • RM（奖励模型）的数据格式？
  • PPO（强化学习）的数据格式？
  • 找数据集哪里找？
  • 微调需要多少条数据？
  • 有哪些大模型的训练集？
  • 进行领域大模型预训练应用哪些数据集比较好？
• 大模型（LLMs）显存问题面
• 大模型（LLMs）分布式训练面
• 大模型（LLMs）agent 面
  • 如何给LLM注入领域知识？
  • 如果想要快速体验各种模型，该怎么办？
• Token及模型参数准备篇
  • 预训练数据 Token 重复 是否影响 模型性能？
  • SFT需要训练Token数？
• LLMs 位置编码篇
  • 1 什么是位置编码？
  • 2 什么是绝对位置编码？
  • 3 什么是相对位置编码？
  • 4 旋转位置编码 RoPE篇
    • 4.1 旋转位置编码 RoPE 思路是什么？
    • 4.2 推导一下 旋转位置编码 RoPE ？
    • 4.3 旋转位置编码 RoPE 有什么优点？
    • 4.4 旋转位置编码 RoPE 被哪些 LLMs 应用？
  • 5 长度外推问题篇
    • 5.1 什么是 长度外推问题？
    • 5.2 长度外推问题 的 解决方法 有哪些？
  • 6 ALiBi (Attention with Linear Biases)篇
    • 6.1 ALiBi (Attention with Linear Biases) 思路是什么？
    • 6.2 ALiBi (Attention with Linear Biases) 的偏置矩阵是什么？有什么作用？
    • 6.3 ALiBi (Attention with Linear Biases) 有什么优点？
    • 6.4 ALiBi (Attention with Linear Biases) 被哪些 LLMs 应用？
• LLMs Tokenizer 篇
  • LLMs Tokenizer 篇
    • Byte-Pair Encoding(BPE)篇
      • 1 Byte-Pair Encoding(BPE) 如何构建词典？
    • WordPiece 篇
      • 1 WordPiece 与 BPE 异同点是什么？
    • SentencePiece 篇
      • 简单介绍一下 SentencePiece 思路？
    • 对比篇
      • 1 举例 介绍一下 不同 大模型LLMs 的分词方式？
      • 2 介绍一下 不同 大模型LLMs 的分词方式 的区别？
• Layer Normalization 篇
  • Layer normalization-方法篇
    • Layer Norm 篇
      • Layer Norm 的计算公式写一下？
    • RMS Norm 篇 （均方根 Norm）
      • RMS Norm 的计算公式写一下？
      • RMS Norm 相比于 Layer Norm 有什么特点？
    • Deep Norm 篇
      • Deep Norm 思路？
      • 写一下 Deep Norm 代码实现？
    • Deep Norm 有什么优点？
  • Layer normalization-位置篇
    • 1 LN 在 LLMs 中的不同位置 有什么区别么？如果有，能介绍一下区别么？
  • Layer normalization 对比篇
    • LLMs 各模型分别用了 哪种 Layer normalization？
• LLMs 激活函数篇
  • 1 介绍一下 FFN 块 计算公式？
  • 2 介绍一下 GeLU 计算公式？
  • 3 介绍一下 Swish 计算公式？
  • 4 介绍一下 使用 GLU 线性门控单元的 FFN 块 计算公式？
  • 5 介绍一下 使用 GeLU 的 GLU 块 计算公式？
  • 6 介绍一下 使用 Swish 的 GLU 块 计算公式？
  • 各LLMs 都使用哪种激活函数？

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