记录些大模型题集（1）

本文主要是介绍记录些大模型题集（1），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

简述GPT和BERT的区别

GPT(Generative Pre-trained Transformer)和BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)都是基于Transformer架构的预训练语言模型，但它们在模型结构和训练目标上有所不同。

GPT是一种自回归语言模型，采用单向Transformer结构，从左到右逐个生成序列中的每个词。GPT使用语言建模作为训练目标，即根据前面的词预测下一个词的概率。这种模型可以用于生成文本、回答问题等任务。
BERT是一种双向语言模型，采用双向Transformer结构，同时考虑序列中左右两个方向的上下文信息。BERT使用掩码语言建模和下一句预测作为训练目标，即从部分掩码的序列中预测掩码的词，并预测两个句子是否相邻。这种模型可以用于文本分类、命名实体识别、问答等任务。

GPT和BERT的主要区别在于模型结构和训练目标。GPT采用单向Transformer结构，使用语言建模作为训练目标，适合生成文本和回答问题等任务；而BERT采用双向Transformer结构，使用掩码语言建模和下一句预测作为训练目标，适合文本分类、命名实体识别、问答等任务。

GPT系列模型是如何演进的？

GPT系列模型是由OpenAI开发的，采用预训练和微调的技术来训练语言模型。以下是GPT系列模型的演进过程：

GPT(Generative Pre-trained Transformer)：GPT是第一个采用生成式预训练的语言模型，采用单向Transformer结构，使用语言建模作为训练目标，即根据前面的词预测下一个词的概率。GPT使用未标注的文本进行预训练，然后使用标注的数据集进行微调，以适应各种自然语言处理任务。
GPT-2(Generative Pre-trained Transformer 2)：GPT-2是GPT的升级版，采用更大的模型和更广泛的预训练数据集。GPT-2的模型大小为1.5亿个参数，预训练数据集包含800万网页。GPT-2在生成文本方面表现更出色，可以生成连贯、有逻辑的文本。
GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3)：GPT-3是GPT系列中最大的模型，拥有1750亿个参数，预训练数据集包含数千亿个单词。GPT-3不仅在生成文本方面表现优异，还可以完成许多其他自然语言处理任务，如文本分类、机器翻译、问答等。GPT-3还可以通过少量示例进行指令微调，以适应特定任务。

GPT系列模型的演进主要体现在模型大小、预训练数据集大小和模型应用范围方面。随着模型大小的增加，模型的表现力和能力也不断增强，能够完成更多复杂的自然语言处理任务。

为什么现在的大模型大多是decoder-only的架构？

OpenAI的GPT系列模型是decoder-only架构，BERT和其变体（如RoBERTa、ALBERT等）采用的是encoder-only架构。不过，decoder-only模型在生成类任务（如文本生成、对话系统等）中表现出色。导致decoder-only架构在大型模型中流行的原因：

生成能力：Decoder-only模型，如GPT系列，由于其自回归性质，天然适合生成任务。它们能够一次生成一个令牌，并利用之前生成的令牌作为上下文来预测下一个令牌。
并行训练：Decoder-only模型在训练时可以并行处理多个序列，因为每个序列的生成是独立的。这种并行性有助于加速训练过程，特别是在使用大规模数据集时。
上下文学习：Decoder-only模型能够捕捉到序列中的长期依赖关系，因为它们在生成每个令牌时都会考虑之前的令牌。这种上下文学习对于生成连贯和上下文相关的文本至关重要。
简化架构：Decoder-only模型通常比encoder-decoder架构更为简单，因为它们不需要将编码器的输出传递给解码器。这种简化可能会导致更少的训练和推理时间。
性能和效率：在某些情况下，decoder-only模型在性能和效率之间提供了更好的平衡。例如，GPT-3展示了对大量不同任务的zero-shot和few-shot学习能力，而无需复杂的微调过程。

Decoder-only模型在生成任务中很受欢迎，encoder-only模型（如BERT）在理解类任务（如文本分类、实体识别、问题回答等）中非常有效，还有些模型采用了encoder-decoder架构，例如T5和BART，适用于理解和生成任务。

讲一下生成式语言模型的工作机理

生成式语言模型，如OpenAI的GPT-3、谷歌的PaLM，以及智谱AI的GLM-4等，主要基于深度学习技术，尤其是 Transformer 架构。这些模型通过处理大量文本数据，学习语言模式和知识，从而实现自然语言生成和理解。这种模型通常是基于统计学习方法，通过训练大量的文本数据来学习语言的概率分布，从而能够生成与训练数据相似的新文本。生成式语言模型的工作机理可以分为以下几个步骤：

数据预处理：首先，需要收集和整理大量的文本数据。这些数据可能包括网页、书籍、新闻、文章等。然后，对数据进行预处理，如分词、去除停用词、标点符号等，以便后续的模型训练。

模型训练：在数据预处理完成后，就可以使用这些数据来训练语言模型。训练过程中，模型会学习语言的概率分布，即给定一个词序列，计算下一个词的概率。这个过程通常采用神经网络模型，如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）或Transformer等。

生成文本：在模型训练完成后，就可以使用它来生成新的文本。生成文本的方法有很多种，如基于贪婪算法、束搜索（Beam Search）或采样算法等。具体地，给定一个初始词或词序列，模型会根据学到的语言概率分布来计算下一个词的概率，然后选择概率最高的词作为输出。接着，将这个词添加到输入序列的末尾，继续生成下一个词，直到满足某个终止条件，如生成了指定数量的词或遇到了句子结束符等。

应用场景：生成式语言模型在很多自然语言处理任务中都有广泛的应用，如机器翻译、文本摘要、问答系统、对话系统等。在这些任务中，生成式语言模型可以自动地生成与输入相关的自然语言文本，从而提高任务的自动化程度和效率。

哪些因素会导致LLM的偏见？

训练数据集的偏差：如果训练数据集包含了人类语言中的偏见，那么模型很可能学到这些偏见。数据集中的性别、种族、宗教、文化、地域等方面的偏见，都可能在模型中体现出来。

数据代表性不足：如果训练数据不能全面代表不同的群体和观点，模型可能无法公正地处理多样化的输入。

算法设计：算法的设计可能无意中引入偏见。例如，如果算法在训练过程中给予某些类型的句子更高的权重，那么这些偏见可能会被放大。

应用场景的特定要求：在某些特定的应用场景中，对模型的输出有特定的期望，这可能导致在模型训练和调优过程中，对这些特定偏见进行强化。

人类干预：在模型训练和优化过程中，人类工程师的决策也可能引入偏见。

LLM中的因果语言建模与掩码语言建模有什么区别？

因果语言建模（Causal Language Modeling）和掩码语言建模（Masked Language Modeling）是两种不同的预训练目标。

因果语言建模
也被称为自回归语言建模，它要求模型能够根据之前的上下文预测下一个词。
在训练过程中，模型一次处理一个词，并将先前生成的词作为上下文来预测下一个词。
这种方法通常用于生成文本，因为它能够一次生成一个词，逐步构建整个句子或段落。
代表性的模型如 GPT 系列，它们采用了因果语言建模作为预训练目标。
掩码语言建模
掩码语言建模要求模型能够根据周围的上下文预测被掩码（隐藏）的词。
在训练过程中，输入文本中的一部分词会被随机掩码，模型需要根据未被掩码的词来预测这些掩码词。
这种方法有助于模型学习词与词之间的关系，因为它需要理解上下文中其他词的含义来预测缺失的词。
代表性的模型如 BERT，它采用了掩码语言建模作为预训练目标。

因果语言建模关注于根据前面的上下文生成未来的词，而掩码语言建模关注于根据周围的上下文预测缺失的词。因果语言建模适合生成任务，而掩码语言建模适合理解任务。

如何减轻LLM中的幻觉现象？

幻觉现象（Hallucinations）在 LLM 中指的是模型生成了与事实不符或不存在的信息。减轻或避免幻觉现象可以通过以下几种方法：

高质量数据集：使用准确、干净、无错误的数据集进行训练。数据集应该是经过精心筛选和清洗的，以确保模型不会学习错误的信息。
知识更新：定期更新模型训练数据，以包含最新的信息和知识。这有助于减少模型基于过时或不准确的信息生成回答。
事实一致性训练：在训练过程中，可以设计特定的任务来教模型区分事实和虚构，例如，让模型从多个句子中选择事实一致的句子。
对抗性训练：通过在训练中加入对抗性样本，可以提高模型对幻觉的抵抗能力。对抗性样本是专门设计的输入，旨在诱使模型产生错误输出。
校验机制：在模型生成回答后，可以设计校验步骤来检查生成内容的准确性。例如，使用外部知识源或搜索引擎来验证生成的事实信息。
置信度估计：训练模型不仅生成回答，还估计自己对回答的置信度。如果模型对某个回答的置信度低，可以提示用户谨慎对待该回答。
注意力机制和解释性：研究模型的注意力机制，了解模型在生成回答时关注了哪些部分。这有助于揭示幻觉的来源，并据此进行改进。
多模型集成：使用多个模型的集成来提高准确性。如果多个模型对某个事实的判断一致，那么这个事实的可信度更高。
用户反馈：允许用户提供反馈，指出模型生成的不准确信息。这些反馈可以用来进一步训练和改进模型。
法律和伦理框架：建立相应的法律和伦理框架，对模型的输出进行监管，确保其不会造成误导或伤害。

解释ChatGPT的零样本和少样本学习的概念

零样本学习和少样本学习是机器学习中的两种特殊场景，它们涉及到模型在面对未见过的类别或很少的样本时如何进行泛化。

零样本学习（Zero-Shot Learning）：零样本学习是指模型能够处理在训练阶段完全没有见过的类别。在传统的机器学习设置中，模型需要在训练时至少见过一次的目标类别样本才能在测试时识别该类别。而在零样本学习中，模型能够通过理解任务的描述或者通过其他相关类别的知识来推断出未见过的类别。

例如，如果一个语言模型在训练时只接触过“猫”和“狗”的图片，但在测试时遇到了“大象”的描述，一个具备零样本学习能力的模型应该能够根据“这是一种大型哺乳动物，有长鼻子和大的耳朵”这样的描述来识别出“大象”。

少样本学习（Few-Shot Learning）：少样本学习是指模型能够在只有少量样本的情况下快速适应并识别新的类别。在这种情况下，模型在训练阶段见过一些类别，但在测试时遇到了新的类别，并且只有很少的样本来学习这些新类别。

例如，一个语言模型在训练时见过成千上万的单词，但在测试时遇到了一个新的单词，并且只有几个例句来展示这个单词的用法。具备少样本学习能力的模型应该能够通过这几个例句来推断出这个新单词的意义和用法。

你了解大型语言模型中的哪些分词技术？

在处理自然语言时，分词（Tokenization）是将文本拆分成更小的单元（称为 tokens）的过程。这些 tokens 可以是单词、短语、字符或者子词。大型语言模型中常用的分词技术包括：

单词分词（Word Tokenization）
单词分词是将文本拆分成单词的单元。这种方法简单直观，但可能会遇到歧义和未登录词问题。
例如，英文中的 "don't" 可以被分词为 "do" 和 "n't"，或者保留为单个 token。
子词分词（Subword Tokenization）
子词分词是将单词分解为更小的语义上有意义的子词单元。这有助于处理大型词汇和未登录词问题。
代表性的算法有 Byte Pair Encoding (BPE)、WordPiece 和 SentencePiece。
例如，单词 "unthinkable" 可以被分解为 "un", "think", "able"。
字符分词（Character Tokenization）
字符分词是将文本拆分为字符的单元。这种方法可以处理任何文本，但可能会产生非常长的序列，增加计算复杂度。
例如，单词 "hello" 可以被分词为 "h", "e", "l", "l", "o"。
句子分词（Sentence Tokenization）
句子分词是将文本拆分成句子的单元。这通常涉及到识别句子的结束标点，如句号、问号和感叹号。
例如，"What a wonderful world! How beautiful it is." 可以被分词为 "What a wonderful world!" 和 "How beautiful it is."
词性分词（POS Tokenization）
词性分词是将文本拆分成单词的同时，为每个单词标注词性（名词、动词、形容词等）。
这种分词通常用于更高级的语言分析任务。
字节对编码（Byte Pair Encoding, BPE）
BPE 是一种基于频率的压缩算法，通过合并最常见的字节对来生成词汇表。
在处理大型语料库时，BPE 可以自动学习分词规则，创建一个子词词汇表。
WordPiece
WordPiece 是一种基于数据的分词算法，它通过贪心算法来查找最频繁的子词片段，并构建一个词汇表。
WordPiece 通常用于处理具有大量词汇的语言，如中文或日语。
SentencePiece
SentencePiece 是一个开源的分词库，它支持 Unicode 字符集，并且可以用于构建基于 BPE、WordPiece 或其他方法的分词器。
SentencePiece 可以处理任何语言，并且能够直接在原始文本上训练，不需要预先分词。

如何评估大语言模型（LLMs）的性能？

精确度与召回率：在信息检索任务中，精确度是指返回的相关结果占所有返回结果的比例，召回率是指返回的相关结果占所有相关结果的比例。这两个指标可以用于评估模型在特定任务上的性能。

F1 分数：精确率和召回率的调和平均值，用于评估模型在分类任务中的性能。

困惑度（Perplexity）：困惑度是衡量语言模型对真实文本的预测能力的指标，它衡量的是模型预测下一个词的能力。困惑度越低，模型性能越好。
BLEU分数：这是一种用于评估机器翻译质量的指标，通过比较机器生成的翻译和人工翻译的重叠度来打分。尽管BLEU最初是为机器翻译设计的，但它也常用于评估生成式语言模型。
ROUGE分数：与BLEU类似，ROUGE是用于评估自动文摘和文本生成任务质量的指标，它通过比较机器生成的摘要和参考摘要的重叠度来打分。
人工评估：对于一些任务，特别是创作性写作或需要人类判断的任务，人工评估是必不可少的。这可以通过众包平台实现，让人类评价者对模型生成的文本进行评分。
实际应用测试：将模型部署到实际应用场景中，通过用户反馈和实际效果来评估模型的性能。
对抗性测试：通过设计特定的测试样本来检验模型的鲁棒性，这些样本旨在诱使模型犯错，以评估模型在极端或异常情况下的表现。
多样性评估：对于生成式模型，生成的文本的多样性也是一个重要的评估标准。一个优秀的模型不仅能生成高质量的文本，还能生成多样化的文本，避免重复和刻板印象。
偏见和公平性评估：随着对AI伦理的关注日益增加，评估模型是否展现出性别、种族、年龄等方面的偏见也变得非常重要。
计算效率：对于大模型来说，计算资源的消耗也是一个重要的考量因素。评估模型在给定计算资源下的表现，以及模型在不同硬件上的运行效率。
一致性评估：模型在不同时间或不同情境下应保持一致的性能，一致性评估可以帮助发现模型可能存在的随机性或不稳定性问题。

如何缓解LLMs重复读问题？

重复读问题（Repeatition）指的是模型在生成文本时倾向于重复使用相同的信息或短语。这可能会导致生成的文本显得冗余或不自然。以下是一些缓解重复读问题的方法：

引入去重机制：在模型生成文本的过程中，可以设计去重算法来识别并避免重复的信息。例如，可以维护一个已生成内容的缓存，用以检查新生成的文本是否与之前的文本重复。
修改损失函数：通过修改模型的损失函数，可以增加对重复的惩罚。例如，可以设计一个惩罚项，当模型生成重复内容时，该惩罚项会增加，从而引导模型避免重复。
注意力机制调整：注意力机制是变换器模型中的一个关键组件，通过调整注意力机制，可以使模型更加关注新的信息，减少对已生成内容的关注。
增加长距离依赖的处理能力：通过改进模型结构，如使用更长的序列长度或更复杂的注意力机制，可以帮助模型更好地处理长距离依赖，减少重复。
训练数据的多样性：使用多样化的训练数据可以减少模型学习到特定模式的可能性，从而减少重复。可以通过数据增强或使用不同来源的数据集来增加多样性。
限制生成长度：限制模型生成的文本长度可以减少重复的机会。这可以通过设置生成的最大token数量或在达到一定长度后停止生成来实现。
后处理去重：在模型生成文本后，可以使用后处理技术来检测并去除重复的内容。这可以通过自然语言处理工具或简单的文本匹配算法来实现。
人类反馈和微调：利用人类评估者的反馈来识别重复问题，并对模型进行微调。人类评估者可以标记出重复的部分，然后用于指导模型的进一步训练。

Transformer的原理

Transformer的主要组成部分包括自注意力机制和位置编码。

自注意力机制（Self-Attention）：它允许模型在输入序列中的不同位置之间建立关联。通过计算每个位置与其他所有位置的相关性得分，模型可以学习到输入序列中各个部分之间的依赖关系。

位置编码（Positional Encoding）：Transformer通过将位置信息编码到输入向量中，使得模型能够区分不同位置的词语或标记。这样，模型能够利用位置信息更好地理解输入序列。

多头注意力机制（Multi-Head Attention）：为了增强模型对不同表示空间的关注，Transformer引入了多个注意力头，允许模型并行地关注不同的表示子空间，从而提高了模型的表征能力。

前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）：每个注意力模块之后都连接着一个前馈神经网络，它通过应用全连接层和激活函数来对特征进行变换和组合。

通过这些组件的组合和堆叠，Transformer模型能够捕捉长距离依赖关系，同时避免了传统循环神经网络中的序列依赖问题，使其在处理长序列时表现更好。

微调方法p-tuning v2的原理

P-Tuning V2在P-Tuning V1的基础上进行了下述改进：

每层都加入了Prompts tokens作为输入，而不是仅仅加在输入层，这与Prefix Tuning的做法相同。这样得到了更多可学习的参数，且更深层结构中的Prompt能给模型预测带来更直接的影响。

去掉了重参数化的编码器。在 P-tuning v2 中，作者发现重参数化的改进很小，尤其是对于较小的模型，同时还会影响模型的表现。

针对不同任务采用不同的提示长度。提示长度在提示优化方法的超参数搜索中起着核心作用。在实验中，我们发现不同的理解任务通常用不同的提示长度来实现其最佳性能，这与Prefix-Tuning中的发现一致，不同的文本生成任务可能有不同的最佳提示长度。

可选的多任务学习。先在多任务的Prompt上进行预训练，然后再适配下游任务。一方面，连续提示的随机惯性给优化带来了困难，这可以通过更多的训练数据或与任务相关的无监督预训练来缓解；另一方面，连续提示是跨任务和数据集的特定任务知识的完美载体。

什么是BiLSTM-CRF?

BiLSTM-CRF是一种用于序列标注任务的神经网络模型，结合了双向长短期记忆网络（BiLSTM）和条件随机场（CRF）。

双向长短期记忆网络（BiLSTM）：BiLSTM是一种循环神经网络变种，能够有效地捕捉输入序列中的长期依赖关系。通过同时考虑输入序列的正向和反向信息，BiLSTM可以更好地理解整个序列的语境。

条件随机场（CRF）：CRF是一种概率图模型，常用于序列标注任务。它能够对序列中的标记进行全局建模，利用标记之间的依赖关系来提高标注的一致性和准确性。

BiLSTM-CRF模型首先利用BiLSTM对输入序列进行特征提取，然后将提取的特征作为CRF模型的输入，利用CRF模型对序列进行标注。通过结合BiLSTM和CRF，BiLSTM-CRF模型能够更好地处理序列标注任务，同时充分利用上下文信息和标记之间的依赖关系。

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