生成式语言模型底层技术面试

在准备生成式语言模型的底层技术面试时，可以关注以下几个关键领域：

1. 模型架构

• Transformer架构：了解自注意力机制、编码器-解码器结构，以及如何处理序列数据。
• 预训练与微调：解释预训练和微调的过程，如何选择数据集和训练策略。

2. 训练过程

• 损失函数：常用的损失函数（如交叉熵损失）及其优化算法（如Adam）。
• 数据处理：数据清洗、tokenization，以及如何处理长文本和稀疏数据。

3. 生成技术

• 解码策略：温度采样、束搜索（Beam Search）、随机采样等生成策略。
• 控制生成内容：如何使用提示工程（Prompt Engineering）来引导生成结果。

4. 技术挑战

• 长依赖问题：如何应对长文本中的信息丢失。
• 生成质量：如何评估和优化生成内容的质量。

5. 应用与案例

• 多模态处理：如何结合图像、文本等多种数据形式进行生成。
• 行业应用：讨论生成式模型在各个行业（如医疗、金融、娱乐等）的具体应用案例。

6. 前沿技术

• 新兴模型：了解最新的生成式模型（如GPT-4、GLM-4等）及其改进点。
• 大规模训练：如何处理大规模数据集及分布式训练的策略。

准备策略

• 实践经验：分享自己在相关项目中的经验，尤其是遇到的挑战和解决方案。
• 理论基础：准备回答一些理论问题，以展示对模型内部机制的理解。
• 实时示例：可以准备一些实时生成的示例，展示模型的实际效果。

十亿和百亿参数规模的大模型通常采用分布式架构，以便有效处理大量计算和内存需求。以下是一些典型架构的简要讲解：

1. LLaMA 3

• 架构: LLaMA系列模型通常基于Transformer架构，采用多层自注意力机制。
• 并行训练: 使用数据并行和模型并行相结合的方式，以分散参数存储和计算负载。
• 优化: 通常使用混合精度训练以提高训练速度和降低内存占用。

2. GLM 4

这段论文解读涉及大规模语言模型（LLMs）的快速发展，特别是以OpenAI的GPT系列模型为例。以下是对该段落的逐步分析：

1. LLMs的快速发展

• 背景: 论文指出大规模语言模型的发展速度非常快，引用了OpenAI的GPT模型系列作为成功案例。
• 模型参数的扩展: GPT-3的发布标志着模型规模的显著提升，从GPT-1的1.17亿参数到GPT-2的15亿参数，再到GPT-3的1750亿参数。这种规模扩展使得模型具备了上下文学习和泛化能力。

2. GPT-3.5的改进

• 技术进步: GPT-3.5系列通过引入指令调优、监督微调（SFT）和人类反馈的强化学习（RLHF）来提升性能。这些方法现已成为构建高性能LLMs的标准流程。

3. GLM架构的提出

• 新模型: 通用语言模型（GLM）架构，采用自回归的空白填充目标。GLM-10B模型于2021年开源，随后于2021年底开始预训练GLM-130B。
• 目标与成果: GLM-130B的目标是与GPT-3（davinci）相匹配或超越，同时验证在该规模成功训练模型的技术。最终，该模型经过400亿个标记的训练和评估后，于2022年7月完成，8月发布。

4. GLM性能对比

• HELM评估: 根据HELM的评估，GLM-130B在多个维度上与GPT-3（davinci）相当，表明其在性能上具有竞争力。

• 架构: GLM（General Language Model）系列也基于Transformer，并在设计中融入了一些新的优化策略，如自回归与自编码相结合。

• 以下是对提到的技术的详细介绍：

NoBias Except QKV

• 概念: 在训练模型时，通常会在各个层的计算中引入偏置（bias）项以增强模型的表达能力。这里的做法是移除除了查询（Q）、键（K）和值（V）矩阵的偏置项外的所有偏置项。
• 效果: 通过减少计算量，训练速度得以提升。同时，作者观察到在长度外推（length extrapolation）任务上有轻微的性能提升。这可能与减少了不必要的参数和计算有关，使得模型在处理长序列时表现更好。

RMSNorm and SwiGLU

• RMSNorm: 是一种归一化技术，相比于传统的LayerNorm，RMSNorm不计算均值，而是仅依赖于标准差（root mean square）。这使得其计算更高效，并在某些情况下能够提升训练效果。
• SwiGLU: 是一种激活函数，结合了Swish和Gated Linear Unit（GLU）的优点，具有更好的非线性特性。它可以提供更丰富的表达能力，从而改善模型的整体性能。
• 总体效果: 采用这两种技术代替LayerNorm和ReLU后，模型性能得到了提升，尤其在复杂任务上表现更佳。

Rotary Positional Embeddings (RoPE)

• RoPE概念: RoPE是一种位置编码方式，能够为Transformer模型提供位置信息。在GLM中，RoPE被扩展到二维形式，以支持二维位置编码。
• 优势: 这种扩展使得模型能够更好地理解二维结构的数据（如图像或其他格式），提升了模型的灵活性和适应性。

Group Query Attention (GQA)

• 概念: GQA是一种新的注意力机制，替代了传统的多头注意力（Multi-Head Attention）。其主要目标是减少KV缓存的大小，从而在推理阶段提高效率。
• 参数调整: GQA使用的参数比MHA少，因此为了保持相同的模型规模，增加了前馈网络（Feed-Forward Network, FFN）的参数数量，将FFN的维度设置为隐藏层大小的10/3。这种设计在保持模型性能的同时，优化了推理时的资源消耗。

3. Qwen 2.5

• 架构: Qwen模型系列专注于高效的推理能力，通常会在基础的Transformer架构上进行一些定制化优化。
• 任务适应性: 通过多任务学习，使得模型能够在多个不同任务上表现良好。
• 推理优化: 采用一系列优化手段，例如知识蒸馏、权重共享等，以提高模型在生产环境中的表现。

共同点

• 分布式训练: 所有这些模型都利用了分布式计算架构，以便处理大规模数据集和复杂的训练任务。
• 优化策略: 采用了各种优化技术，如混合精度训练、剪枝和量化，以提高效率和降低资源消耗。

这些模型在基础架构设计上都有各自的特点，但都旨在提高性能、效率和可扩展性，以应对越来越复杂的语言理解和生成任务。