信息過載時代，如何真正「懂」LLM？從MIT分享的50個面試題開始深度思考模型
作者: 小孫 2025-06-18 21:40:56
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之心報道編輯：+0人類從農(nóng)耕時代到工業(yè)時代花了數(shù)千年，從工業(yè)時代到信息時代又花了兩百多年，而LLM僅出現(xiàn)不到十年，就已將曾經(jīng)遙不可及的人工智能能力普及給大眾，讓全球數(shù)億人能夠通過自然語言進行創(chuàng)作、編程和推理。LLM的技術(shù)版圖正以前所未有的速度擴張，從不斷刷新型號的「模型競賽」，到能夠自主執(zhí)行任務(wù)的智能體，技術(shù)的浪潮既令人振奮，也帶來了前所未有的挑戰(zhàn)。如何在海量信息中建立真正的認知深度，而非僅僅成為一個熱點的追隨者？也許可以從「做題」開始。最近，MITCSAIL分享了一份由工程師HaoHoang編寫的LLM面試指南，精選了50個關(guān)鍵問題，旨在幫助專業(yè)人士和AI愛好者深入理解其核心概念、技術(shù)與挑戰(zhàn)。文檔鏈接：https://drive.google.com/file/d/1wolNOcHzi7-sKhj5Hdh9awC9Z9dWuWMC/view我們將這50個問題劃分為了幾大主題，并附上圖示和關(guān)鍵論文。
希望這份指南能成為您的「尋寶圖」，助您開啟LLM探索之旅，無論是在面試中，還是在未來的技術(shù)浪潮中，都能保持清醒的認知和持續(xù)探索的熱情。LLM發(fā)展歷程。來源：arXiv:2304.13712核心架構(gòu)與基本概念問題1：Token化（tokenization）包含哪些內(nèi)容，為什么它對LLM至關(guān)重要？Token化是將文本分解為更小單元（稱為token）的過程，這些單元可以是單詞、詞的一部分或字符。例如，單詞「artificial」可以被分解為「art」、「ific」和「ial」。這是一個關(guān)鍵步驟，因為LLM處理的是這些token的數(shù)值版本，而不是原始文本。通過token化，模型可以處理多種語言，處理稀有詞匯或不在其詞匯表中的詞匯，并保持詞匯表大小的可管理性，這反過來提高了計算速度和模型的有效性。問題2：注意力機制在Transformer模型中如何運作？注意力機制使LLM能夠在生成或分析文本時，對序列中的不同token分配不同的重要性級別。它通過計算查詢（query）、鍵（key）和值（value）向量之間的相似性分數(shù)來確定這些重要性級別，通常通過點積運算來專注于最相關(guān)的token。例如，在句子「Thecatchasedthemouse」中，注意力機制幫助模型將「mouse」與「chased」連接起來。這一功能增強了模型理解上下文的能力，使Transformer在自然語言處理任務(wù)中非常有效。問題3：LLM中的上下文窗口是什么，為什么它很重要？上下文窗口是LLM能夠同時處理的token數(shù)量，它本質(zhì)上定義了模型理解或創(chuàng)建文本的短期記憶。更大的窗口（例如32000個token）讓模型能夠考慮更多上下文，在摘要等活動中產(chǎn)生更連貫的結(jié)果。另一方面，更大的窗口也意味著更高的計算成本。在窗口大小和運行效率之間找到正確的平衡是在實際場景中使用LLM的關(guān)鍵。問題4：序列到序列模型是什么，它們在哪里應(yīng)用？序列到序列（Seq2Seq)模型旨在將輸入序列轉(zhuǎn)換為輸出序列，輸出序列的長度通?？梢圆煌?。這些模型由編碼器（處理輸入）和解碼器（創(chuàng)建輸出）組成。它們應(yīng)用于各種場景，如機器翻譯（例如，從英語到德語）、文本摘要和聊天機器人，其中輸入和輸出的長度經(jīng)常不同。問題5：嵌入（embeddings）是什么，它們在LLM中如何初始化？嵌入是在連續(xù)空間中代表token的緊湊向量，捕獲它們的語義和句法特征。它們通常以隨機值開始，或者使用像GloVe這樣的預(yù)訓練模型，然后在訓練過程中進行調(diào)整。例如，單詞「dog」的嵌入可能會被修改以更好地表示其在寵物相關(guān)上下文中的使用，這將提高模型的準確性。問題6：LLM如何處理詞匯外（out-of-vocabulary,OOV）單詞？LLM通過使用子詞token化方法（如字節(jié)對編碼，Byte-PairEncoding）來處理OOV單詞，將這些單詞分解為更小的、熟悉的子詞單元。例如，像「cryptocurrency」這樣的單詞可以被分解為「crypto」和「currency」。這種技術(shù)使LLM能夠處理不常見或新的單詞，確保它們能夠有效地理解和生成語言。問題7：Transformer如何改進傳統(tǒng)的Seq2Seq模型？Transformer通過幾種方式解決了傳統(tǒng)Seq2Seq模型的缺點：并行處理：使用自注意力允許同時處理token，這與RNN的序列性質(zhì)不同。長距離依賴：注意力機制能夠捕獲文本中相距較遠的token之間的關(guān)系。位置編碼（PositionalEncodings）：這些用于維持序列的順序。這些特征導致翻譯等任務(wù)中更好的可擴展性和性能。問題8：位置編碼是什么，為什么要使用它們？位置編碼用于向Transformer的輸入添加關(guān)于序列順序的信息，因為自注意力機制本身沒有方法知道token的順序。通過使用正弦函數(shù)或?qū)W習向量，它們確保像「king」和「crown」這樣的token能夠根據(jù)其位置被正確理解，這對翻譯等任務(wù)至關(guān)重要。問題9：多頭注意力（multi-headattention)是什么，它如何增強LLM？多頭注意力將查詢、鍵和值分成幾個較小的部分，這讓模型能夠同時專注于輸入的不同方面。例如，在給定句子中，一個頭可能專注于句法，而另一個可能專注于語義。這增強了模型識別復雜模式的能力。問題10：Transformer如何解決梯度消失問題？Transformer通過幾種機制解決梯度消失問題：自注意力：這避免了對序列依賴的需要。
殘差連接（ResidualConnections）：這些為梯度流動創(chuàng)建直接路徑。層歸一化（LayerNormalization）：這有助于保持更新的穩(wěn)定性。這些特征使得深度模型的有效訓練成為可能，這是相對于RNN的優(yōu)勢。問題11：在Transformer中編碼器和解碼器有何不同？編碼器負責處理輸入序列并將其轉(zhuǎn)換為保持上下文的抽象表示。另一方面，解碼器通過使用編碼器的表示和先前生成的token來生成輸出。在翻譯的情況下，編碼器理解源語言，解碼器然后在目標語言中創(chuàng)建輸出，這使得有效的序列到序列任務(wù)成為可能。問題12：什么定義了大型語言模型（LLM）？LLM是在廣泛文本數(shù)據(jù)集上訓練的AI系統(tǒng)，能夠理解和產(chǎn)生類似人類的語言。它們的特征是擁有數(shù)十億參數(shù)，在翻譯、摘要和問答等任務(wù)中表現(xiàn)出色，因為它們能夠從上下文中學習，這給了它們廣泛的適用性。
關(guān)鍵論文AttentionIsAllYouNeed拋棄了傳統(tǒng)的循環(huán)和卷積結(jié)構(gòu)，首次提出完全基于自注意力機制的Transformer模型，成為當今幾乎所有主流LLM的架構(gòu)基礎(chǔ)。
https://arxiv.org/abs/1706.03762SequencetoSequenceLearningwithNeuralNetworks提出了經(jīng)典的Seq2Seq框架，利用一個RNN（編碼器）讀取輸入序列，另一個RNN（解碼器）生成輸出序列，為機器翻譯等任務(wù)設(shè)定了新的標桿。https://arxiv.org/abs/1409.3215EfficientEstimationofWordRepresentationsinVectorSpace提出了Word2Vec模型（包含Skip-gram和CBOW算法），高效地學習到了能捕捉語義關(guān)系的詞嵌入向量，是現(xiàn)代詞表示方法的基石。https://arxiv.org/abs/1301.3781模型訓練與微調(diào)問題13：LoRA和QLoRA在LLM微調(diào)中有什么區(qū)別？LoRA（低秩自適應(yīng),Low-RankAdaptation）是一種微調(diào)方法，它將低秩矩陣融入模型的層中，允許以極少的內(nèi)存需求進行高效適應(yīng)。QLoRA在此基礎(chǔ)上，通過使用量化（例如，到4位精度）來進一步減少內(nèi)存使用，同時仍保持準確性。舉例來說，QLoRA允許在僅一個GPU上對擁有700億參數(shù)的模型進行微調(diào)，這使其成為資源有限情況下的絕佳選擇。問題14：LLM如何在微調(diào)期間避免災(zāi)難性遺忘？災(zāi)難性遺忘是指模型在微調(diào)后失去其先前知識的現(xiàn)象。有幾種方法可以防止這種情況：重播（Rehearsal）：在訓練過程中將舊數(shù)據(jù)和新數(shù)據(jù)混合在一起。彈性權(quán)重整合（ElasticWeightConsolidation）：這種方法優(yōu)先考慮重要權(quán)重以幫助保持現(xiàn)有知識。
模塊化架構(gòu)：為特定任務(wù)添加新模塊，以防止現(xiàn)有模塊被覆蓋。通過使用這些策略，LLM可以保持多功能性并在各種任務(wù)中表現(xiàn)良好。問題15：模型蒸餾是什么，它如何使LLM受益？模型蒸餾是一個過程，其中較小的「學生」模型被訓練來復制較大「教師」模型的輸出，通過使用軟概率而非嚴格標簽。這種方法減少了所需的內(nèi)存和處理能力，使得模型能夠在智能手機等設(shè)備上使用，同時仍能實現(xiàn)接近教師模型的性能，使其非常適合實時應(yīng)用。問題16：什么是過擬合（overfitting），在LLM中如何緩解？過擬合是指模型過度學習訓練數(shù)據(jù)，以至于無法泛化到新數(shù)據(jù)的現(xiàn)象。減少過擬合的方法包括：正則化：使用L1/L2懲罰等技術(shù)來簡化模型。Dropout：在訓練過程中隨機停用神經(jīng)元。
早停（EarlyStopping）：當模型在驗證集上的性能不再改善時停止訓練。這些方法有助于確保模型能夠?qū)ξ匆娺^的數(shù)據(jù)做出穩(wěn)健的泛化。問題17：PEFT如何緩解災(zāi)難性遺忘？參數(shù)高效微調(diào)（PEFT）通過只更新模型參數(shù)的一小部分，同時保持其余部分凍結(jié)以維持預(yù)訓練期間獲得的知識來工作。
諸如LoRA等方法允許LLM適應(yīng)新任務(wù)而不犧牲其基本能力，有助于確保在不同領(lǐng)域的一致性能。問題18：超參數(shù)（hyperparameter）是什么，為什么它很重要？超參數(shù)是在訓練前設(shè)置的值（如學習率或批次大?。鼈冎笇Ｐ偷挠柧氝^程。這些設(shè)置影響模型的收斂性和性能；例如，過高的學習率可能導致不穩(wěn)定。
調(diào)整超參數(shù)是優(yōu)化LLM效率和準確性的方法。關(guān)鍵論文Adam:AMethodforStochasticOptimization提出了Adam優(yōu)化器，它結(jié)合了動量（Momentum）和RMSprop的優(yōu)點，成為訓練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（包括LLM）最常用、最有效的默認優(yōu)化算法。
https://arxiv.org/abs/1412.6980LoRA:Low-RankAdaptationofLargeLanguageModels提出了低秩適配（LoRA）方法，通過僅訓練少量注入的、低秩的矩陣來實現(xiàn)參數(shù)高效微調(diào)（PEFT），極大地降低了微調(diào)LLM的計算和存儲成本。
https://arxiv.org/abs/2106.09685DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork系統(tǒng)性地提出了「知識蒸餾」的概念，即訓練一個小模型（學生）來模仿一個大模型（教師）的行為，從而在保持大部分性能的同時實現(xiàn)模型壓縮和加速。
https://arxiv.org/abs/1503.02531文本生成與推理技術(shù)問題19：束搜索（beamsearch）相比貪婪解碼如何改善文本生成？在文本生成過程中，束搜索同時考慮多個可能的詞序列，在每個階段保留前「k」個候選（稱為束）。這與貪婪解碼形成對比，后者在每步只選擇單個最可能的單詞。通過使用這種方法（例如k值為5），輸出更加連貫，因為它在概率和多樣性之間取得平衡，這對機器翻譯或?qū)υ拕?chuàng)建等任務(wù)特別有用。問題20：溫度在控制LLM輸出中起什么作用？溫度是一個調(diào)節(jié)在生成文本時token選擇隨機性程度的設(shè)置。低溫度（如0.3）使模型偏向高概率token，導致可預(yù)測的文本。相反，高溫度（如1.5）通過使概率分布變得更平坦來提高多樣性。溫度設(shè)置為0.8通常用于在故事創(chuàng)作等活動中實現(xiàn)創(chuàng)造性和連貫性的良好平衡。問題21：top-k采樣和top-p采樣在文本生成中有何不同？Top-k采樣將下一個token的選擇范圍縮小到「k」個最可能的選項（例如，k=20），然后從這個較小的群體中采樣，這允許受控的多樣性。
Top-p（或核采樣）采樣則從概率組合超過某個閾值「p」（如0.95）的token群體中選擇，這意味著群體大小可以根據(jù)上下文而變化。
Top-p提供更大的適應(yīng)性，產(chǎn)生既多樣又邏輯的輸出，這對創(chuàng)意寫作有益。問題22：為什么提示工程對LLM性能至關(guān)重要？提示工程是創(chuàng)建特定輸入以從LLM獲得期望響應(yīng)的實踐。定義明確的提示（如「用100個單詞總結(jié)這篇文章」）比模糊的提示產(chǎn)生更相關(guān)的輸出。這種技術(shù)在零樣本或少樣本場景中特別有用，因為它允許LLM在不需要大量微調(diào)的情況下執(zhí)行翻譯或分類等任務(wù)。問題23：檢索增強生成（RAG）包含哪些步驟？RAG過程包含以下步驟：檢索：使用查詢嵌入找到相關(guān)文檔。
排序：根據(jù)相關(guān)性對檢索到的文檔進行排序。
生成：最后，使用檢索文檔的上下文創(chuàng)建準確答案。RAG用于提高問答等任務(wù)中答案的事實正確性。問題24：思維鏈提示是什么，它如何幫助推理？CoT提示是一種引導LLM以類似人類推理的逐步方式處理問題的技術(shù)。例如，在解決數(shù)學問題時，它將計算分解為一系列邏輯步驟，這在邏輯推理或需要多步驟的查詢等復雜任務(wù)中產(chǎn)生更好的準確性并使推理過程更容易理解。關(guān)鍵論文Chain-of-ThoughtPromptingElicitsReasoninginLargeLanguageModels提出了思維鏈（CoT）提示法，通過引導模型在回答前先生成一步步的推理過程，顯著提升了LLM在算術(shù)、常識和符號推理任務(wù)上的表現(xiàn)。
https://arxiv.org/abs/2201.11903Retrieval-AugmentedGenerationforKnowledge-IntensiveNLPTasks提出了RAG框架，將預(yù)訓練的語言模型與非參數(shù)化的外部知識庫（通過檢索器訪問）相結(jié)合，有效減少了模型幻覺，并能輕松更新知識。
https://arxiv.org/abs/2005.11401TheCuriousCaseofNeuralTextDegeneration深入分析了傳統(tǒng)解碼策略（如束搜索）為何會產(chǎn)生重復、乏味和不合邏輯的文本，并提出了核采樣（NucleusSampling，或top-p），成為一種主流的高質(zhì)量文本生成解碼策略。
https://arxiv.org/abs/1904.09751訓練范式與學習理論問題25：掩碼語言建模是什么，它如何幫助預(yù)訓練？掩碼語言建模（MLM）是一種訓練技術(shù)，其中文本序列中的隨機token被隱藏，模型需要基于周圍上下文來預(yù)測它們。這種方法被用于像BERT這樣的模型中，鼓勵對語言的雙向理解，使模型能夠更好地理解語義連接。這種預(yù)訓練為LLM準備了各種任務(wù)，包括情感分析和問答。問題26：自回歸模型和掩碼模型在LLM訓練中有何不同？自回歸模型（如GPT）基于之前的token逐個生成token，這使它們在完成文本等創(chuàng)造性任務(wù)中表現(xiàn)出色。相反，掩碼模型（如BERT）通過觀察雙向上下文來預(yù)測隱藏的token，這使它們更適合像分類這樣的理解任務(wù)。這些模型的訓練方式?jīng)Q定了它們在生成或理解方面的不同優(yōu)勢。問題27：下句預(yù)測是什么，它如何增強LLM？下句預(yù)測（NSP）是一種訓練方法，其中模型學習判斷兩個句子是否邏輯上連續(xù)或不相關(guān)。在預(yù)訓練階段，像BERT這樣的模型被教導對句子對進行分類，一半是連續(xù)的（正例），另一半是隨機的（負例）。
NSP通過使模型理解句子間的關(guān)系，幫助改善對話系統(tǒng)和文檔摘要等應(yīng)用中的連貫性。問題28：在NLP中生成式模型與判別式模型有何區(qū)別？生成式模型（如GPT）通過建模數(shù)據(jù)的聯(lián)合概率來創(chuàng)建文本或圖像等新內(nèi)容。另一方面，判別式模型（如用于分類的BERT）建模條件概率來區(qū)分類別，如情感分析中的情況。
生成式模型最擅長創(chuàng)造新事物，而判別式模型專注于做出準確的分類。問題29：判別式AI和生成式AI有何不同？判別式AI（如情感分類器）通過基于輸入特征預(yù)測標簽來工作，涉及建模條件概率。另一方面，生成式AI（如GPT）通過建模聯(lián)合概率來創(chuàng)建新數(shù)據(jù)，使其非常適合文本或圖像生成等任務(wù)并提供創(chuàng)造性自由。問題30：零樣本學習是什么，LLM如何實現(xiàn)它？零樣本學習是LLM通過利用預(yù)訓練期間獲得的一般知識來執(zhí)行未經(jīng)專門訓練的任務(wù)的能力。例如，如果向LLM提示「將這個評論分類為積極或消極」，它可以在沒有針對該特定任務(wù)訓練的情況下確定情感，這展示了其適應(yīng)性。問題31：少樣本學習是什么，它有什么好處？少樣本學習允許LLM通過利用其預(yù)訓練知識僅用少數(shù)例子就能承擔任務(wù)。
這種方法的優(yōu)勢包括減少對數(shù)據(jù)的需求、更快適應(yīng)新任務(wù)和節(jié)省成本，這使其成為特定類型文本分類等專業(yè)任務(wù)的絕佳選擇。
關(guān)鍵論文BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding提出了BERT模型及其核心訓練任務(wù)「掩碼語言模型」（MLM），通過雙向上下文來預(yù)訓練模型，極大地提升了模型對語言的深層理解能力，成為理解任務(wù)的里程碑。
https://arxiv.org/abs/1810.04805ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training提出了生成式預(yù)訓練（GenerativePre-Training,GPT）范式，即先在海量無標簽數(shù)據(jù)上進行自回歸預(yù)訓練，再針對下游任務(wù)進行微調(diào)，奠定了GPT系列模型的基礎(chǔ)。https://cdn.openai.com/research-covers/language-unsupervised/language_understanding_paper.pdfLanguageModelsareUnsupervisedMultitaskLearners這篇是GPT-2的論文，它證明了通過在更大、更多樣的數(shù)據(jù)集上訓練一個足夠大的自回歸模型，可以使其在沒有明確監(jiān)督的情況下執(zhí)行多種任務(wù)（零樣本學習），展示了語言模型強大的泛化能力。
https://cdn.openai.com/better-language-models/language_models_are_unsupervised_multitask_learners.pdf數(shù)學原理與優(yōu)化算法問題32：Softmax函數(shù)如何應(yīng)用于注意力機制？Softmax函數(shù)使用公式將注意力分數(shù)轉(zhuǎn)換為概率分布。在注意力的上下文中，它將來自查詢和鍵的點積的原始相似性分數(shù)轉(zhuǎn)換為權(quán)重，有助于更強調(diào)相關(guān)的token。這確保模型專注于對上下文重要的輸入部分。問題33：點積如何對自注意力起作用？在自注意力機制中，查詢（Q）和鍵（K）向量的點積用于計算相似性分數(shù)，如公式所示。高分數(shù)意味著token彼此相關(guān)。雖然這種方法是高效的，但它對長序列具有的二次復雜度，這導致了對稀疏注意力等其他選擇的研究。問題34：為什么在語言建模中使用交叉熵損失（cross-entropyloss）？交叉熵損失用于衡量模型預(yù)測的token概率與實際概率之間的差異，根據(jù)公式它通過懲罰錯誤的預(yù)測來工作，推動模型做出更準確的token選擇。在語言建模中，這確保模型給正確的下一個token高概率，有助于優(yōu)化其性能。問題35：在LLM中如何計算嵌入的梯度？嵌入的梯度在反向傳播過程中使用鏈式法則計算，遵循方程式這些梯度然后用于修改嵌入向量，以減少損失，從而細化它們的語義表示并在任務(wù)中獲得更好的性能。問題36：雅可比矩陣（Jacobianmatrix）在Transformer反向傳播中的作用是什么？雅可比矩陣用于表示輸出相對于輸入的偏導數(shù)。在Transformer中，它對于計算多維輸出的梯度起關(guān)鍵作用，確保權(quán)重和嵌入在反向傳播期間得到正確更新。這對復雜模型的優(yōu)化至關(guān)重要。問題37：特征值和特征向量如何與降維相關(guān)？特征向量顯示數(shù)據(jù)變化的主要方向，特征值表示這些方向上的變化量。在PCA等方法中，選擇具有高特征值的特征向量允許在保持大部分方差的同時進行降維，這為LLM處理提供了更高效的數(shù)據(jù)表示。問題38：KL散度（KLdivergence）是什么，它在LLM中如何使用？KL散度是衡量兩個概率分布之間差異的度量，計算為在LLM的上下文中，它用于評估模型的預(yù)測與真實分布的吻合程度，有助于指導微調(diào)過程以增強輸出質(zhì)量及其與目標數(shù)據(jù)的對齊。問題39：ReLU函數(shù)的導數(shù)是什么，為什么它很重要？ReLU函數(shù)定義為其導數(shù)當x>0時為1，否則為0。其稀疏性和非線性特征有助于避免梯度消失問題，使ReLU成為LLM中計算高效且流行的穩(wěn)健訓練選擇。問題40：鏈式法則（chainrule）如何應(yīng)用于LLM中的梯度下降？鏈式法則用于找到由其他函數(shù)組成的函數(shù)的導數(shù)，遵循公式在梯度下降中使用時，它通過允許逐層計算梯度來促進反向傳播，從而實現(xiàn)參數(shù)的高效更新以最小化深度LLM架構(gòu)中的損失。問題41：在Transformer中如何計算注意力分數(shù)？注意力分數(shù)的計算由公式給出?？s放點積用于確定token的相關(guān)性，Softmax函數(shù)然后將這些分數(shù)歸一化以專注于最重要的token，這改善了摘要等任務(wù)中的上下文感知生成。問題42：自適應(yīng)Softmax如何優(yōu)化LLM？自適應(yīng)Softmax通過根據(jù)詞匯出現(xiàn)頻率對其進行分類來提高效率，減少不常見詞匯所需的計算。這種方法降低了管理大型詞匯表的成本，導致更快的訓練和推理時間，同時保持準確性，在資源有限的環(huán)境中特別有用。關(guān)鍵論文DeepResidualLearningforImageRecognition提出了殘差網(wǎng)絡(luò)（ResNet），通過引入「殘差連接」（ShortcutConnections）有效解決了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的梯度消失問題，使得訓練數(shù)百甚至上千層的網(wǎng)絡(luò)成為可能。
這一思想被Transformer架構(gòu)所借鑒。
https://arxiv.org/abs/1512.03385BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift提出了批量歸一化（BatchNormalization），一種穩(wěn)定和加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練的強大技術(shù)。Transformer中使用的層歸一化（LayerNormalization）也源于類似的思想。
https://arxiv.org/abs/1502.03167高級模型與系統(tǒng)設(shè)計問題43：GPT-4在功能和應(yīng)用方面與GPT-3有何不同？GPT-4在幾個方面改進了GPT-3：多模態(tài)輸入：它可以處理文本和圖像。更大的上下文：它可以處理多達25000個token，相比之下GPT-3只能處理4096個。
增強的準確性：由于更好的微調(diào)，它犯的事實錯誤更少。這些進步使其能夠用于更廣泛的應(yīng)用，包括視覺問答和復雜對話。問題44：Gemini如何優(yōu)化多模態(tài)LLM訓練？Gemini通過幾種方式提高效率：統(tǒng)一架構(gòu)：它集成文本和圖像處理以更高效地使用參數(shù)。先進注意力：它利用更先進的注意力機制來增強跨模態(tài)學習的穩(wěn)定性。數(shù)據(jù)效率：它采用自監(jiān)督方法來減少對標注數(shù)據(jù)的依賴。這些特征使Gemini相比GPT-4等模型成為更穩(wěn)定和可擴展的選擇。問題45：存在哪些類型的基礎(chǔ)模型（foundationmodels）？基礎(chǔ)模型可以分類為：語言模型：包括BERT和GPT-4等模型，用于基于文本的任務(wù)。
視覺模型：例如ResNet，用于圖像分類等任務(wù)。
生成模型：DALL-E是用于創(chuàng)建新內(nèi)容的模型示例。多模態(tài)模型：CLIP是同時處理文本和圖像的模型。這些模型利用廣泛的預(yù)訓練來適用于各種用途。問題46：專家混合（MoE）如何增強LLM的可擴展性？MoE使用門控函數(shù)將每個輸入導向特定的專家子網(wǎng)絡(luò)，有助于降低計算需求。例如，對于任何給定查詢，可能只有10%的模型參數(shù)被激活，這允許擁有數(shù)十億參數(shù)的模型高效運行，同時仍提供高性能。問題47：知識圖譜集成如何改善LLM？知識圖譜以幾種方式為LLM提供結(jié)構(gòu)化的事實信息：減少幻覺（Hallucinations）：它們允許根據(jù)圖譜驗證事實。
改善推理：它們利用實體間的關(guān)系來改善推理。
增強上下文：它們提供結(jié)構(gòu)化上下文，產(chǎn)生更好的響應(yīng)。這對問答和實體識別等應(yīng)用特別有益。
關(guān)鍵論文LanguageModelsareFew-ShotLearners這篇是GPT-3的論文，它通過將模型參數(shù)擴展到前所未有的1750億，展示了LLM強大的少樣本（Few-Shot）甚至零樣本（Zero-Shot）上下文學習能力，用戶只需在提示中給出少量示例即可完成任務(wù)。
https://arxiv.org/abs/2005.14165OutrageouslyLargeNeuralNetworks:TheSparsely-GatedMixture-of-ExpertsLayer提出了稀疏門控的專家混合（MoE）層，允許模型在保持每個輸入計算成本不變的情況下，將參數(shù)量擴展到萬億級別，是實現(xiàn)當今最高效、最大規(guī)模LLM的關(guān)鍵技術(shù)。
https://openreview.net/pdf?id=B1ckMDqlgGemini:AFamilyofHighlyCapableMultimodalModels作為技術(shù)報告，它介紹了原生多模態(tài)模型Gemini的設(shè)計。
Gemini從一開始就被設(shè)計為可以無縫地理解和處理文本、代碼、音頻、圖像和視頻等多種信息類型。https://arxiv.org/abs/2312.11805應(yīng)用、挑戰(zhàn)與倫理問題48：如何修復生成有偏見或錯誤輸出的LLM？要糾正LLM的有偏見或不準確輸出，您需要采取以下步驟：分析模式：尋找數(shù)據(jù)或所使用提示中偏見的來源。改進數(shù)據(jù)：使用平衡的數(shù)據(jù)集并應(yīng)用技術(shù)來減少偏見。微調(diào)：使用策劃的數(shù)據(jù)重新訓練模型或采用對抗方法。這些行動有助于改善公平性和準確性。問題49：LLM與傳統(tǒng)統(tǒng)計語言模型有何不同？LLM基于Transformer架構(gòu)構(gòu)建，在龐大數(shù)據(jù)集上訓練，并使用無監(jiān)督預(yù)訓練，而統(tǒng)計模型（如N-grams）依賴于更簡單的監(jiān)督技術(shù)。LLM能夠管理長距離依賴，使用上下文嵌入，執(zhí)行廣泛的任務(wù)，但它們也需要大量的計算能力。問題50：LLM在部署中面臨哪些挑戰(zhàn)？部署LLM相關(guān)的挑戰(zhàn)包括：資源密集性：它們有很高的計算需求。
偏見：存在它們可能延續(xù)訓練數(shù)據(jù)中存在的偏見的風險?？山忉屝裕核鼈兊膹碗s性使它們難以解釋。隱私：數(shù)據(jù)安全存在潛在問題。處理這些挑戰(zhàn)對于確保LLM的道德和有效使用是必要的。
關(guān)鍵論文OntheDangersofStochasticParrots:CanLanguageModelsBeTooBig?這篇論文引發(fā)了廣泛的討論，它批判性地審視了大規(guī)模語言模型存在的偏見、環(huán)境成本、不可解釋性等風險，并對未來發(fā)展方向提出了警示。
https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3442188.3445922ManistoComputerProgrammerasWomanistoHomemaker?DebiasingWordEmbeddings系統(tǒng)性地揭示并量化了詞嵌入中存在的社會偏見（如性別偏見），并提出了消除這些偏見的算法，是研究AI公平性和偏見的早期關(guān)鍵工作。https://arxiv.org/abs/1607.06520SurveyofHallucinationinNaturalLanguageGeneration作為一篇綜述性論文，它全面地總結(jié)和分類了LLM中的「幻覺」（即生成與事實不符或無意義內(nèi)容）現(xiàn)象，分析了其成因、評估方法和緩解策略。https://arxiv.org/abs/2202.03629
文檔鏈接：https://drive.google.com/file/d/1wolNOcHzi7-sKhj5Hdh9awC9Z9dWuWMC/view我們將這50個問題劃分為了幾大主題，并附上圖示和關(guān)鍵論文。
希望這份指南能成為您的「尋寶圖」，助您開啟LLM探索之旅，無論是在面試中，還是在未來的技術(shù)浪潮中，都能保持清醒的認知和持續(xù)探索的熱情。LLM發(fā)展歷程。來源：arXiv:2304.13712核心架構(gòu)與基本概念問題1：Token化（tokenization）包含哪些內(nèi)容，為什么它對LLM至關(guān)重要？Token化是將文本分解為更小單元（稱為token）的過程，這些單元可以是單詞、詞的一部分或字符。例如，單詞「artificial」可以被分解為「art」、「ific」和「ial」。這是一個關(guān)鍵步驟，因為LLM處理的是這些token的數(shù)值版本，而不是原始文本。通過token化，模型可以處理多種語言，處理稀有詞匯或不在其詞匯表中的詞匯，并保持詞匯表大小的可管理性，這反過來提高了計算速度和模型的有效性。問題2：注意力機制在Transformer模型中如何運作？注意力機制使LLM能夠在生成或分析文本時，對序列中的不同token分配不同的重要性級別。它通過計算查詢（query）、鍵（key）和值（value）向量之間的相似性分數(shù)來確定這些重要性級別，通常通過點積運算來專注于最相關(guān)的token。例如，在句子「Thecatchasedthemouse」中，注意力機制幫助模型將「mouse」與「chased」連接起來。這一功能增強了模型理解上下文的能力，使Transformer在自然語言處理任務(wù)中非常有效。問題3：LLM中的上下文窗口是什么，為什么它很重要？上下文窗口是LLM能夠同時處理的token數(shù)量，它本質(zhì)上定義了模型理解或創(chuàng)建文本的短期記憶。更大的窗口（例如32000個token）讓模型能夠考慮更多上下文，在摘要等活動中產(chǎn)生更連貫的結(jié)果。另一方面，更大的窗口也意味著更高的計算成本。在窗口大小和運行效率之間找到正確的平衡是在實際場景中使用LLM的關(guān)鍵。問題4：序列到序列模型是什么，它們在哪里應(yīng)用？序列到序列（Seq2Seq)模型旨在將輸入序列轉(zhuǎn)換為輸出序列，輸出序列的長度通?？梢圆煌?。這些模型由編碼器（處理輸入）和解碼器（創(chuàng)建輸出）組成。它們應(yīng)用于各種場景，如機器翻譯（例如，從英語到德語）、文本摘要和聊天機器人，其中輸入和輸出的長度經(jīng)常不同。問題5：嵌入（embeddings）是什么，它們在LLM中如何初始化？嵌入是在連續(xù)空間中代表token的緊湊向量，捕獲它們的語義和句法特征。它們通常以隨機值開始，或者使用像GloVe這樣的預(yù)訓練模型，然后在訓練過程中進行調(diào)整。例如，單詞「dog」的嵌入可能會被修改以更好地表示其在寵物相關(guān)上下文中的使用，這將提高模型的準確性。問題6：LLM如何處理詞匯外（out-of-vocabulary,OOV）單詞？LLM通過使用子詞token化方法（如字節(jié)對編碼，Byte-PairEncoding）來處理OOV單詞，將這些單詞分解為更小的、熟悉的子詞單元。例如，像「cryptocurrency」這樣的單詞可以被分解為「crypto」和「currency」。這種技術(shù)使LLM能夠處理不常見或新的單詞，確保它們能夠有效地理解和生成語言。問題7：Transformer如何改進傳統(tǒng)的Seq2Seq模型？Transformer通過幾種方式解決了傳統(tǒng)Seq2Seq模型的缺點：并行處理：使用自注意力允許同時處理token，這與RNN的序列性質(zhì)不同。長距離依賴：注意力機制能夠捕獲文本中相距較遠的token之間的關(guān)系。位置編碼（PositionalEncodings）：這些用于維持序列的順序。這些特征導致翻譯等任務(wù)中更好的可擴展性和性能。問題8：位置編碼是什么，為什么要使用它們？位置編碼用于向Transformer的輸入添加關(guān)于序列順序的信息，因為自注意力機制本身沒有方法知道token的順序。通過使用正弦函數(shù)或?qū)W習向量，它們確保像「king」和「crown」這樣的token能夠根據(jù)其位置被正確理解，這對翻譯等任務(wù)至關(guān)重要。問題9：多頭注意力（multi-headattention)是什么，它如何增強LLM？多頭注意力將查詢、鍵和值分成幾個較小的部分，這讓模型能夠同時專注于輸入的不同方面。例如，在給定句子中，一個頭可能專注于句法，而另一個可能專注于語義。這增強了模型識別復雜模式的能力。問題10：Transformer如何解決梯度消失問題？Transformer通過幾種機制解決梯度消失問題：自注意力：這避免了對序列依賴的需要。
殘差連接（ResidualConnections）：這些為梯度流動創(chuàng)建直接路徑。層歸一化（LayerNormalization）：這有助于保持更新的穩(wěn)定性。這些特征使得深度模型的有效訓練成為可能，這是相對于RNN的優(yōu)勢。問題11：在Transformer中編碼器和解碼器有何不同？編碼器負責處理輸入序列并將其轉(zhuǎn)換為保持上下文的抽象表示。另一方面，解碼器通過使用編碼器的表示和先前生成的token來生成輸出。在翻譯的情況下，編碼器理解源語言，解碼器然后在目標語言中創(chuàng)建輸出，這使得有效的序列到序列任務(wù)成為可能。問題12：什么定義了大型語言模型（LLM）？LLM是在廣泛文本數(shù)據(jù)集上訓練的AI系統(tǒng)，能夠理解和產(chǎn)生類似人類的語言。它們的特征是擁有數(shù)十億參數(shù)，在翻譯、摘要和問答等任務(wù)中表現(xiàn)出色，因為它們能夠從上下文中學習，這給了它們廣泛的適用性。
關(guān)鍵論文AttentionIsAllYouNeed拋棄了傳統(tǒng)的循環(huán)和卷積結(jié)構(gòu)，首次提出完全基于自注意力機制的Transformer模型，成為當今幾乎所有主流LLM的架構(gòu)基礎(chǔ)。
https://arxiv.org/abs/1706.03762SequencetoSequenceLearningwithNeuralNetworks提出了經(jīng)典的Seq2Seq框架，利用一個RNN（編碼器）讀取輸入序列，另一個RNN（解碼器）生成輸出序列，為機器翻譯等任務(wù)設(shè)定了新的標桿。https://arxiv.org/abs/1409.3215EfficientEstimationofWordRepresentationsinVectorSpace提出了Word2Vec模型（包含Skip-gram和CBOW算法），高效地學習到了能捕捉語義關(guān)系的詞嵌入向量，是現(xiàn)代詞表示方法的基石。https://arxiv.org/abs/1301.3781模型訓練與微調(diào)問題13：LoRA和QLoRA在LLM微調(diào)中有什么區(qū)別？LoRA（低秩自適應(yīng),Low-RankAdaptation）是一種微調(diào)方法，它將低秩矩陣融入模型的層中，允許以極少的內(nèi)存需求進行高效適應(yīng)。QLoRA在此基礎(chǔ)上，通過使用量化（例如，到4位精度）來進一步減少內(nèi)存使用，同時仍保持準確性。舉例來說，QLoRA允許在僅一個GPU上對擁有700億參數(shù)的模型進行微調(diào)，這使其成為資源有限情況下的絕佳選擇。問題14：LLM如何在微調(diào)期間避免災(zāi)難性遺忘？災(zāi)難性遺忘是指模型在微調(diào)后失去其先前知識的現(xiàn)象。有幾種方法可以防止這種情況：重播（Rehearsal）：在訓練過程中將舊數(shù)據(jù)和新數(shù)據(jù)混合在一起。彈性權(quán)重整合（ElasticWeightConsolidation）：這種方法優(yōu)先考慮重要權(quán)重以幫助保持現(xiàn)有知識。
模塊化架構(gòu)：為特定任務(wù)添加新模塊，以防止現(xiàn)有模塊被覆蓋。通過使用這些策略，LLM可以保持多功能性并在各種任務(wù)中表現(xiàn)良好。問題15：模型蒸餾是什么，它如何使LLM受益？模型蒸餾是一個過程，其中較小的「學生」模型被訓練來復制較大「教師」模型的輸出，通過使用軟概率而非嚴格標簽。這種方法減少了所需的內(nèi)存和處理能力，使得模型能夠在智能手機等設(shè)備上使用，同時仍能實現(xiàn)接近教師模型的性能，使其非常適合實時應(yīng)用。問題16：什么是過擬合（overfitting），在LLM中如何緩解？過擬合是指模型過度學習訓練數(shù)據(jù)，以至于無法泛化到新數(shù)據(jù)的現(xiàn)象。減少過擬合的方法包括：正則化：使用L1/L2懲罰等技術(shù)來簡化模型。Dropout：在訓練過程中隨機停用神經(jīng)元。
早停（EarlyStopping）：當模型在驗證集上的性能不再改善時停止訓練。這些方法有助于確保模型能夠?qū)ξ匆娺^的數(shù)據(jù)做出穩(wěn)健的泛化。問題17：PEFT如何緩解災(zāi)難性遺忘？參數(shù)高效微調(diào)（PEFT）通過只更新模型參數(shù)的一小部分，同時保持其余部分凍結(jié)以維持預(yù)訓練期間獲得的知識來工作。
諸如LoRA等方法允許LLM適應(yīng)新任務(wù)而不犧牲其基本能力，有助于確保在不同領(lǐng)域的一致性能。問題18：超參數(shù)（hyperparameter）是什么，為什么它很重要？超參數(shù)是在訓練前設(shè)置的值（如學習率或批次大?。鼈冎笇Ｐ偷挠柧氝^程。這些設(shè)置影響模型的收斂性和性能；例如，過高的學習率可能導致不穩(wěn)定。
調(diào)整超參數(shù)是優(yōu)化LLM效率和準確性的方法。關(guān)鍵論文Adam:AMethodforStochasticOptimization提出了Adam優(yōu)化器，它結(jié)合了動量（Momentum）和RMSprop的優(yōu)點，成為訓練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（包括LLM）最常用、最有效的默認優(yōu)化算法。
https://arxiv.org/abs/1412.6980LoRA:Low-RankAdaptationofLargeLanguageModels提出了低秩適配（LoRA）方法，通過僅訓練少量注入的、低秩的矩陣來實現(xiàn)參數(shù)高效微調(diào)（PEFT），極大地降低了微調(diào)LLM的計算和存儲成本。
https://arxiv.org/abs/2106.09685DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork系統(tǒng)性地提出了「知識蒸餾」的概念，即訓練一個小模型（學生）來模仿一個大模型（教師）的行為，從而在保持大部分性能的同時實現(xiàn)模型壓縮和加速。
https://arxiv.org/abs/1503.02531文本生成與推理技術(shù)問題19：束搜索（beamsearch）相比貪婪解碼如何改善文本生成？在文本生成過程中，束搜索同時考慮多個可能的詞序列，在每個階段保留前「k」個候選（稱為束）。這與貪婪解碼形成對比，后者在每步只選擇單個最可能的單詞。通過使用這種方法（例如k值為5），輸出更加連貫，因為它在概率和多樣性之間取得平衡，這對機器翻譯或?qū)υ拕?chuàng)建等任務(wù)特別有用。問題20：溫度在控制LLM輸出中起什么作用？溫度是一個調(diào)節(jié)在生成文本時token選擇隨機性程度的設(shè)置。低溫度（如0.3）使模型偏向高概率token，導致可預(yù)測的文本。相反，高溫度（如1.5）通過使概率分布變得更平坦來提高多樣性。溫度設(shè)置為0.8通常用于在故事創(chuàng)作等活動中實現(xiàn)創(chuàng)造性和連貫性的良好平衡。問題21：top-k采樣和top-p采樣在文本生成中有何不同？Top-k采樣將下一個token的選擇范圍縮小到「k」個最可能的選項（例如，k=20），然后從這個較小的群體中采樣，這允許受控的多樣性。
Top-p（或核采樣）采樣則從概率組合超過某個閾值「p」（如0.95）的token群體中選擇，這意味著群體大小可以根據(jù)上下文而變化。
Top-p提供更大的適應(yīng)性，產(chǎn)生既多樣又邏輯的輸出，這對創(chuàng)意寫作有益。問題22：為什么提示工程對LLM性能至關(guān)重要？提示工程是創(chuàng)建特定輸入以從LLM獲得期望響應(yīng)的實踐。定義明確的提示（如「用100個單詞總結(jié)這篇文章」）比模糊的提示產(chǎn)生更相關(guān)的輸出。這種技術(shù)在零樣本或少樣本場景中特別有用，因為它允許LLM在不需要大量微調(diào)的情況下執(zhí)行翻譯或分類等任務(wù)。問題23：檢索增強生成（RAG）包含哪些步驟？RAG過程包含以下步驟：檢索：使用查詢嵌入找到相關(guān)文檔。
排序：根據(jù)相關(guān)性對檢索到的文檔進行排序。
生成：最后，使用檢索文檔的上下文創(chuàng)建準確答案。RAG用于提高問答等任務(wù)中答案的事實正確性。問題24：思維鏈提示是什么，它如何幫助推理？CoT提示是一種引導LLM以類似人類推理的逐步方式處理問題的技術(shù)。例如，在解決數(shù)學問題時，它將計算分解為一系列邏輯步驟，這在邏輯推理或需要多步驟的查詢等復雜任務(wù)中產(chǎn)生更好的準確性并使推理過程更容易理解。關(guān)鍵論文Chain-of-ThoughtPromptingElicitsReasoninginLargeLanguageModels提出了思維鏈（CoT）提示法，通過引導模型在回答前先生成一步步的推理過程，顯著提升了LLM在算術(shù)、常識和符號推理任務(wù)上的表現(xiàn)。
https://arxiv.org/abs/2201.11903Retrieval-AugmentedGenerationforKnowledge-IntensiveNLPTasks提出了RAG框架，將預(yù)訓練的語言模型與非參數(shù)化的外部知識庫（通過檢索器訪問）相結(jié)合，有效減少了模型幻覺，并能輕松更新知識。
https://arxiv.org/abs/2005.11401TheCuriousCaseofNeuralTextDegeneration深入分析了傳統(tǒng)解碼策略（如束搜索）為何會產(chǎn)生重復、乏味和不合邏輯的文本，并提出了核采樣（NucleusSampling，或top-p），成為一種主流的高質(zhì)量文本生成解碼策略。
https://arxiv.org/abs/1904.09751訓練范式與學習理論問題25：掩碼語言建模是什么，它如何幫助預(yù)訓練？掩碼語言建模（MLM）是一種訓練技術(shù)，其中文本序列中的隨機token被隱藏，模型需要基于周圍上下文來預(yù)測它們。這種方法被用于像BERT這樣的模型中，鼓勵對語言的雙向理解，使模型能夠更好地理解語義連接。這種預(yù)訓練為LLM準備了各種任務(wù)，包括情感分析和問答。問題26：自回歸模型和掩碼模型在LLM訓練中有何不同？自回歸模型（如GPT）基于之前的token逐個生成token，這使它們在完成文本等創(chuàng)造性任務(wù)中表現(xiàn)出色。相反，掩碼模型（如BERT）通過觀察雙向上下文來預(yù)測隱藏的token，這使它們更適合像分類這樣的理解任務(wù)。這些模型的訓練方式?jīng)Q定了它們在生成或理解方面的不同優(yōu)勢。問題27：下句預(yù)測是什么，它如何增強LLM？下句預(yù)測（NSP）是一種訓練方法，其中模型學習判斷兩個句子是否邏輯上連續(xù)或不相關(guān)。在預(yù)訓練階段，像BERT這樣的模型被教導對句子對進行分類，一半是連續(xù)的（正例），另一半是隨機的（負例）。
NSP通過使模型理解句子間的關(guān)系，幫助改善對話系統(tǒng)和文檔摘要等應(yīng)用中的連貫性。問題28：在NLP中生成式模型與判別式模型有何區(qū)別？生成式模型（如GPT）通過建模數(shù)據(jù)的聯(lián)合概率來創(chuàng)建文本或圖像等新內(nèi)容。另一方面，判別式模型（如用于分類的BERT）建模條件概率來區(qū)分類別，如情感分析中的情況。
生成式模型最擅長創(chuàng)造新事物，而判別式模型專注于做出準確的分類。問題29：判別式AI和生成式AI有何不同？判別式AI（如情感分類器）通過基于輸入特征預(yù)測標簽來工作，涉及建模條件概率。另一方面，生成式AI（如GPT）通過建模聯(lián)合概率來創(chuàng)建新數(shù)據(jù)，使其非常適合文本或圖像生成等任務(wù)并提供創(chuàng)造性自由。問題30：零樣本學習是什么，LLM如何實現(xiàn)它？零樣本學習是LLM通過利用預(yù)訓練期間獲得的一般知識來執(zhí)行未經(jīng)專門訓練的任務(wù)的能力。例如，如果向LLM提示「將這個評論分類為積極或消極」，它可以在沒有針對該特定任務(wù)訓練的情況下確定情感，這展示了其適應(yīng)性。問題31：少樣本學習是什么，它有什么好處？少樣本學習允許LLM通過利用其預(yù)訓練知識僅用少數(shù)例子就能承擔任務(wù)。
這種方法的優(yōu)勢包括減少對數(shù)據(jù)的需求、更快適應(yīng)新任務(wù)和節(jié)省成本，這使其成為特定類型文本分類等專業(yè)任務(wù)的絕佳選擇。
關(guān)鍵論文BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding提出了BERT模型及其核心訓練任務(wù)「掩碼語言模型」（MLM），通過雙向上下文來預(yù)訓練模型，極大地提升了模型對語言的深層理解能力，成為理解任務(wù)的里程碑。
https://arxiv.org/abs/1810.04805ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training提出了生成式預(yù)訓練（GenerativePre-Training,GPT）范式，即先在海量無標簽數(shù)據(jù)上進行自回歸預(yù)訓練，再針對下游任務(wù)進行微調(diào)，奠定了GPT系列模型的基礎(chǔ)。https://cdn.openai.com/research-covers/language-unsupervised/language_understanding_paper.pdfLanguageModelsareUnsupervisedMultitaskLearners這篇是GPT-2的論文，它證明了通過在更大、更多樣的數(shù)據(jù)集上訓練一個足夠大的自回歸模型，可以使其在沒有明確監(jiān)督的情況下執(zhí)行多種任務(wù)（零樣本學習），展示了語言模型強大的泛化能力。
https://cdn.openai.com/better-language-models/language_models_are_unsupervised_multitask_learners.pdf數(shù)學原理與優(yōu)化算法問題32：Softmax函數(shù)如何應(yīng)用于注意力機制？Softmax函數(shù)使用公式將注意力分數(shù)轉(zhuǎn)換為概率分布。在注意力的上下文中，它將來自查詢和鍵的點積的原始相似性分數(shù)轉(zhuǎn)換為權(quán)重，有助于更強調(diào)相關(guān)的token。這確保模型專注于對上下文重要的輸入部分。問題33：點積如何對自注意力起作用？在自注意力機制中，查詢（Q）和鍵（K）向量的點積用于計算相似性分數(shù)，如公式所示。高分數(shù)意味著token彼此相關(guān)。雖然這種方法是高效的，但它對長序列具有的二次復雜度，這導致了對稀疏注意力等其他選擇的研究。問題34：為什么在語言建模中使用交叉熵損失（cross-entropyloss）？交叉熵損失用于衡量模型預(yù)測的token概率與實際概率之間的差異，根據(jù)公式它通過懲罰錯誤的預(yù)測來工作，推動模型做出更準確的token選擇。在語言建模中，這確保模型給正確的下一個token高概率，有助于優(yōu)化其性能。問題35：在LLM中如何計算嵌入的梯度？嵌入的梯度在反向傳播過程中使用鏈式法則計算，遵循方程式這些梯度然后用于修改嵌入向量，以減少損失，從而細化它們的語義表示并在任務(wù)中獲得更好的性能。問題36：雅可比矩陣（Jacobianmatrix）在Transformer反向傳播中的作用是什么？雅可比矩陣用于表示輸出相對于輸入的偏導數(shù)。在Transformer中，它對于計算多維輸出的梯度起關(guān)鍵作用，確保權(quán)重和嵌入在反向傳播期間得到正確更新。這對復雜模型的優(yōu)化至關(guān)重要。問題37：特征值和特征向量如何與降維相關(guān)？特征向量顯示數(shù)據(jù)變化的主要方向，特征值表示這些方向上的變化量。在PCA等方法中，選擇具有高特征值的特征向量允許在保持大部分方差的同時進行降維，這為LLM處理提供了更高效的數(shù)據(jù)表示。問題38：KL散度（KLdivergence）是什么，它在LLM中如何使用？KL散度是衡量兩個概率分布之間差異的度量，計算為在LLM的上下文中，它用于評估模型的預(yù)測與真實分布的吻合程度，有助于指導微調(diào)過程以增強輸出質(zhì)量及其與目標數(shù)據(jù)的對齊。問題39：ReLU函數(shù)的導數(shù)是什么，為什么它很重要？ReLU函數(shù)定義為其導數(shù)當x>0時為1，否則為0。其稀疏性和非線性特征有助于避免梯度消失問題，使ReLU成為LLM中計算高效且流行的穩(wěn)健訓練選擇。問題40：鏈式法則（chainrule）如何應(yīng)用于LLM中的梯度下降？鏈式法則用于找到由其他函數(shù)組成的函數(shù)的導數(shù)，遵循公式在梯度下降中使用時，它通過允許逐層計算梯度來促進反向傳播，從而實現(xiàn)參數(shù)的高效更新以最小化深度LLM架構(gòu)中的損失。問題41：在Transformer中如何計算注意力分數(shù)？注意力分數(shù)的計算由公式給出?？s放點積用于確定token的相關(guān)性，Softmax函數(shù)然后將這些分數(shù)歸一化以專注于最重要的token，這改善了摘要等任務(wù)中的上下文感知生成。問題42：自適應(yīng)Softmax如何優(yōu)化LLM？自適應(yīng)Softmax通過根據(jù)詞匯出現(xiàn)頻率對其進行分類來提高效率，減少不常見詞匯所需的計算。這種方法降低了管理大型詞匯表的成本，導致更快的訓練和推理時間，同時保持準確性，在資源有限的環(huán)境中特別有用。關(guān)鍵論文DeepResidualLearningforImageRecognition提出了殘差網(wǎng)絡(luò)（ResNet），通過引入「殘差連接」（ShortcutConnections）有效解決了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的梯度消失問題，使得訓練數(shù)百甚至上千層的網(wǎng)絡(luò)成為可能。
這一思想被Transformer架構(gòu)所借鑒。
https://arxiv.org/abs/1512.03385BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift提出了批量歸一化（BatchNormalization），一種穩(wěn)定和加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練的強大技術(shù)。Transformer中使用的層歸一化（LayerNormalization）也源于類似的思想。
https://arxiv.org/abs/1502.03167高級模型與系統(tǒng)設(shè)計問題43：GPT-4在功能和應(yīng)用方面與GPT-3有何不同？GPT-4在幾個方面改進了GPT-3：多模態(tài)輸入：它可以處理文本和圖像。更大的上下文：它可以處理多達25000個token，相比之下GPT-3只能處理4096個。
增強的準確性：由于更好的微調(diào)，它犯的事實錯誤更少。這些進步使其能夠用于更廣泛的應(yīng)用，包括視覺問答和復雜對話。問題44：Gemini如何優(yōu)化多模態(tài)LLM訓練？Gemini通過幾種方式提高效率：統(tǒng)一架構(gòu)：它集成文本和圖像處理以更高效地使用參數(shù)。先進注意力：它利用更先進的注意力機制來增強跨模態(tài)學習的穩(wěn)定性。數(shù)據(jù)效率：它采用自監(jiān)督方法來減少對標注數(shù)據(jù)的依賴。這些特征使Gemini相比GPT-4等模型成為更穩(wěn)定和可擴展的選擇。問題45：存在哪些類型的基礎(chǔ)模型（foundationmodels）？基礎(chǔ)模型可以分類為：語言模型：包括BERT和GPT-4等模型，用于基于文本的任務(wù)。
視覺模型：例如ResNet，用于圖像分類等任務(wù)。
生成模型：DALL-E是用于創(chuàng)建新內(nèi)容的模型示例。多模態(tài)模型：CLIP是同時處理文本和圖像的模型。這些模型利用廣泛的預(yù)訓練來適用于各種用途。問題46：專家混合（MoE）如何增強LLM的可擴展性？MoE使用門控函數(shù)將每個輸入導向特定的專家子網(wǎng)絡(luò)，有助于降低計算需求。例如，對于任何給定查詢，可能只有10%的模型參數(shù)被激活，這允許擁有數(shù)十億參數(shù)的模型高效運行，同時仍提供高性能。問題47：知識圖譜集成如何改善LLM？知識圖譜以幾種方式為LLM提供結(jié)構(gòu)化的事實信息：減少幻覺（Hallucinations）：它們允許根據(jù)圖譜驗證事實。
改善推理：它們利用實體間的關(guān)系來改善推理。
增強上下文：它們提供結(jié)構(gòu)化上下文，產(chǎn)生更好的響應(yīng)。這對問答和實體識別等應(yīng)用特別有益。
關(guān)鍵論文LanguageModelsareFew-ShotLearners這篇是GPT-3的論文，它通過將模型參數(shù)擴展到前所未有的1750億，展示了LLM強大的少樣本（Few-Shot）甚至零樣本（Zero-Shot）上下文學習能力，用戶只需在提示中給出少量示例即可完成任務(wù)。
https://arxiv.org/abs/2005.14165OutrageouslyLargeNeuralNetworks:TheSparsely-GatedMixture-of-ExpertsLayer提出了稀疏門控的專家混合（MoE）層，允許模型在保持每個輸入計算成本不變的情況下，將參數(shù)量擴展到萬億級別，是實現(xiàn)當今最高效、最大規(guī)模LLM的關(guān)鍵技術(shù)。
https://openreview.net/pdf?id=B1ckMDqlgGemini:AFamilyofHighlyCapableMultimodalModels作為技術(shù)報告，它介紹了原生多模態(tài)模型Gemini的設(shè)計。
Gemini從一開始就被設(shè)計為可以無縫地理解和處理文本、代碼、音頻、圖像和視頻等多種信息類型。https://arxiv.org/abs/2312.11805應(yīng)用、挑戰(zhàn)與倫理問題48：如何修復生成有偏見或錯誤輸出的LLM？要糾正LLM的有偏見或不準確輸出，您需要采取以下步驟：分析模式：尋找數(shù)據(jù)或所使用提示中偏見的來源。改進數(shù)據(jù)：使用平衡的數(shù)據(jù)集并應(yīng)用技術(shù)來減少偏見。微調(diào)：使用策劃的數(shù)據(jù)重新訓練模型或采用對抗方法。這些行動有助于改善公平性和準確性。問題49：LLM與傳統(tǒng)統(tǒng)計語言模型有何不同？LLM基于Transformer架構(gòu)構(gòu)建，在龐大數(shù)據(jù)集上訓練，并使用無監(jiān)督預(yù)訓練，而統(tǒng)計模型（如N-grams）依賴于更簡單的監(jiān)督技術(shù)。LLM能夠管理長距離依賴，使用上下文嵌入，執(zhí)行廣泛的任務(wù)，但它們也需要大量的計算能力。問題50：LLM在部署中面臨哪些挑戰(zhàn)？部署LLM相關(guān)的挑戰(zhàn)包括：資源密集性：它們有很高的計算需求。
偏見：存在它們可能延續(xù)訓練數(shù)據(jù)中存在的偏見的風險?？山忉屝裕核鼈兊膹碗s性使它們難以解釋。隱私：數(shù)據(jù)安全存在潛在問題。處理這些挑戰(zhàn)對于確保LLM的道德和有效使用是必要的。
關(guān)鍵論文OntheDangersofStochasticParrots:CanLanguageModelsBeTooBig?這篇論文引發(fā)了廣泛的討論，它批判性地審視了大規(guī)模語言模型存在的偏見、環(huán)境成本、不可解釋性等風險，并對未來發(fā)展方向提出了警示。
https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3442188.3445922ManistoComputerProgrammerasWomanistoHomemaker?DebiasingWordEmbeddings系統(tǒng)性地揭示并量化了詞嵌入中存在的社會偏見（如性別偏見），并提出了消除這些偏見的算法，是研究AI公平性和偏見的早期關(guān)鍵工作。https://arxiv.org/abs/1607.06520SurveyofHallucinationinNaturalLanguageGeneration作為一篇綜述性論文，它全面地總結(jié)和分類了LLM中的「幻覺」（即生成與事實不符或無意義內(nèi)容）現(xiàn)象，分析了其成因、評估方法和緩解策略。https://arxiv.org/abs/2202.03629