13本七月在线内部电子书在文末，自取~公众号福利回复【100题】领取《名企AI面试100题》PDF回复【干货资料】领取NLP、CV、ML、大模型等方向干货资料问题1、介绍下chatglm架构ChatGLM是一个基于广义语言模型(GLM, General Language Model)的对话系统。架构概述：编码器-解码器结构：ChatGLM通常采用Transformers架构，这种架构包含一个编码器和一个解码器部分。编码器负责理解输入文本的语义，解码器则生成响应。广义语言模型：GLM是一种增强版的语言模型，能够处理更多上下文信息，并生成更连贯的文本。ChatGLM在此基础上进行了优化，使其在对话生成任务中更加有效。多层自注意力机制：GLM架构中大量使用了多头自注意力机制（Multi-head Self-Attention），以更好地捕捉句子中词语之间的关系。问题2、Tokenizer的分词方法有哪些？分词是将文本分割成独立的单词或子单元的过程。在自然语言处理中，常见的分词方法有以下几种：空格分词：基于空格将文本分割成词语。这种方法简单，但对多义词和黏合词处理不佳。规则基分词：使用预定义的规则或正则表达式进行分词，适用于结构明确的语言。统计分词：基于词频和共现概率进行分词，例如常用的最大匹配法（Maximum Matching）。基于模型的分词：使用机器学习模型进行分词，例如CRF（Conditional Random Fields），HMM（Hidden Markov Model）。子词分割：将词分割成更小的子词或字符级单位，例如BPE（Byte Pair Encoding），WordPiece，SentencePiece。这种方法特别适合处理未登录词（OOV）和词汇表过大的问题。问题3、介绍一下LLAMA模型LLAMA（Large Language Model Meta AI）是由Meta（前身为Facebook）开发的大型语言模型。其主要特点包括：基于Transformers架构：LLAMA采用了与GPT-3类似的Transformers架构，具有多层自注意力机制。大规模训练：LLAMA在大规模的文本数据上进行了训练，以捕捉更多的语言模式和知识。多任务学习：LLAMA可以执行多种自然语言处理任务，例如文本生成、问答、翻译等。高效推理：在推理过程中，LLAMA对计算资源的要求较高，但可以通过分布式计算进行优化。问题4、在Transformer中哪个部分最占显存在Transformer模型中，最占显存的部分通常是以下几部分：激活值：前向传播过程中每一层的激活值（Activation Values）需要在反向传播时使用，这些值占用了大量显存。自注意力矩阵：自注意力机制生成的注意力矩阵也占用了较多的显存，尤其是在处理长序列时。梯度信息：反向传播过程中需要存储和计算梯度，这部分也需要显存。问题5、分析一下Transformer的空间复杂度Transformer模型的空间复杂度主要由以下几个部分构成：输入/输出嵌入：O(n*d)，其中n是序列长度，d是嵌入维度。自注意力机制：O(n^2*d)，这里主要是因为注意力矩阵的计算和存储。前馈网络：O(n*d^2)，通常前馈网络包含两个线性变换和一个激活函数。总体空间复杂度：O(n^2d + nd^2)，当n较大时，注意力机制的复杂度成为瓶颈。问题6、在模型训练过程中，会有哪些东西存储在显存中在模型训练过程中，显存中存储的内容主要包括：模型参数：包括权重和偏置，存储模型本身的参数。激活值：前向传播过程中每一层的激活值。梯度信息：反向传播过程中计算和存储的梯度。优化器状态：例如Adam优化器的动量项等。中间计算结果：各种中间变量和临时数据。问题7、介绍下LoRA微调的原理LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种高效的微调方法，特别适用于大型预训练模型。其主要原理如下：低秩分解：LoRA假设模型参数的变化可以用低秩矩阵近似表示，通过引入低秩矩阵来捕捉参数的变化，而不是直接调整原始参数。参数高效性：在微调过程中，仅仅需要学习和存储低秩矩阵，显著减少了需要训练和存储的参数量。不影响原始模型：LoRA方法通过添加低秩矩阵来调整模型参数，不需要改变原始模型的架构和参数，从而保留了预训练模型的能力。LoRA微调方法能够在显著降低计算资源需求的同时，保持或提高模型在特定任务上的性能。↓以下13本书电子版免费领，直接送↓扫码回复【999】免费领13本电子书（或找七月在线其他老师领取）