LLMs相关知识及面试题全面解析
大语言模型(Large Language Models, LLMs)是近年来人工智能领域最热门的研究方向之一,在自然语言处理等多个领域取得了突破性进展。本文旨在全面介绍LLMs的相关知识,并整理常见的面试题目,为学习和求职提供参考。
1. LLMs基础知识
1.1 大模型发展历程
大语言模型的发展可以追溯到统计语言模型时代,经历了词向量模型、循环神经网络模型,到如今的Transformer架构。其中的里程碑包括:
- 2013年 Word2Vec
- 2017年 Transformer架构
- 2018年 BERT
- 2020年 GPT-3
- 2022年 ChatGPT
1.2 分词与词向量
分词是NLP的基础任务,常用的中文分词算法包括:
- 基于字符串匹配的分词方法
- 基于理解的分词方法
- 基于统计的分词方法
词向量是词的向量化表示,常见的词向量模型有:
- One-hot编码
- Word2Vec
- GloVe
- FastText
1.3 Transformer架构
Transformer是目前主流的LLM架构,主要包括:
- 多头注意力机制
- 位置编码
- 残差连接与层归一化
- 前馈神经网络
2. LLMs训练方法
2.1 预训练
预训练是在大规模无标注语料上进行自监督学习,常用的预训练任务包括:
- 掩码语言模型(MLM)
- 下一句预测(NSP)
- 因果语言模型(CLM)
2.2 微调
微调是在预训练模型基础上,使用特定任务的数据进行进一步训练。常见的微调方法有:
- 全参数微调
- 提示学习(Prompt Learning)
- 参数高效微调(PEFT)
2.3 强化学习
强化学习被用于优化LLM的输出质量,如OpenAI的InstructGPT就使用了PPO算法。
3. LLMs评估
评估LLM性能的常用指标包括:
- 困惑度(Perplexity)
- BLEU分数
- ROUGE分数
- 人工评估
4. LLMs应用
LLMs在多个领域有广泛应用,包括但不限于:
- 对话系统
- 文本生成
- 机器翻译
- 问答系统
- 代码生成
5. 常见面试题
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解释Transformer中的自注意力机制。
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BERT和GPT的主要区别是什么?
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如何缓解LLMs的幻觉问题?
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介绍几种参数高效微调(PEFT)方法。
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LLMs的局限性主要有哪些?
本文对LLMs的相关知识进行了全面梳理,涵盖了基础概念、模型架构、训练方法、评估指标以及应用场景等多个方面。同时整理了一些常见的面试题目,希望能为LLM学习者和求职者提供有价值的参考。随着技术的不断发展,LLMs领域仍在快速演进,我们需要持续关注最新进展,不断更新知识储备。