超详细的系列总结！大模型岗面试题(含答案)来了！（大语音模型基础篇一）

前言

大模型应该是目前当之无愧的最有影响力的AI技术，它正在革新各个行业，包括自然语言处理、机器翻译、内容创作和客户服务等，正成为未来商业环境的重要组成部分。

截至目前大模型已超过200个，在大模型纵横的时代，不仅大模型技术越来越卷，就连大模型相关岗位和面试也开始越来越卷了。

我今天给大家分享一些梳理的面试题，内容较长，喜欢记得收藏、关注、点赞。

Transformer

1.attention
2.layer_normalization
3.位置编码
4.tokenize分词
5.token及模型参数
6.激活函数

1.Attention

1.1 讲讲对Attention的理解？

Attention机制是一种在处理时序相关问题的时候常用的技术，主要用于处理序列数据。

核心思想是在处理序列数据时，网络应该更关注输入中的重要部分，而忽略不重要的部分，它通过学习不同部分的权重，将输入的序列中的重要部分显式地加权，从而使得模型可以更好地关注与输出有关的信息。

在序列建模任务中，比如机器翻译、文本摘要、语言理解等，输入序列的不同部分可能具有不同的重要性。传统的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）在处理整个序列时，难以捕捉到序列中不同位置的重要程度，可能导致信息传递不够高效，特别是在处理长序列时表现更明显。

Attention机制的关键是引入一种机制来动态地计算输入序列中各个位置的权重，从而在每个时间步上，对输入序列的不同部分进行加权求和，得到当前时间步的输出。这样就实现了模型对输入中不同部分的关注度的自适应调整。

1.2 Attention的计算步骤是什么？

具体的计算步骤如下：

计算查询（Query）

：查询是当前时间步的输入，用于和序列中其他位置的信息进行比较。

计算键（Key）和值（Value）

：键表示序列中其他位置的信息，值是对应位置的表示。键和值用来和查询进行比较。

计算注意力权重

：通过将查询和键进行内积运算，然后应用softmax函数，得到注意力权重。这些权重表示了在当前时间步，模型应该关注序列中其他位置的重要程度。

加权求和

：根据注意力权重将值进行加权求和，得到当前时间步的输出。

在Transformer中，Self-Attention 被称为"Scaled Dot-Product Attention"，其计算过程如下：

对于输入序列中的每个位置，通过计算其与所有其他位置之间的相似度得分（通常通过点积计算）。

对得分进行缩放处理，以防止梯度爆炸。

将得分用softmax函数转换为注意力权重，以便计算每个位置的加权和。

使用注意力权重对输入序列中的所有位置进行加权求和，得到每个位置的自注意输出。

Attention(Q,K,V)=softmax(QKTdk)VAttention(Q,K,V)=softmax(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})VAttention(Q,K,V)=softmax(dkQKT)V

1.3 Attention机制和传统的Seq2Seq模型有什么区别？

Seq2Seq模型是一种基于编码器-解码器结构的模型，主要用于处理序列到序列的任务，例如机器翻译、语音识别等。

传统的Seq2Seq模型只使用编码器来捕捉输入序列的信息，而解码器只从编码器的最后状态中获取信息，并将其用于生成输出序列。

而Attention机制则允许解码器在生成每个输出时，根据输入序列的不同部分给予不同的注意力，从而使得模型更好地关注到输入序列中的重要信息。

1.4 self-attention 和 target-attention的区别？

self-attention是指在序列数据中，将当前位置与其他位置之间的关系建模。它通过计算每个位置与其他所有位置之间的相关性得分，从而为每个位置分配一个权重。这使得模型能够根据输入序列的不同部分的重要性，自适应地选择要关注的信息。

target-attention则是指将注意力机制应用于目标（或查询）和一组相关对象之间的关系。它用于将目标与其他相关对象进行比较，并将注意力分配给与目标最相关的对象。这种类型的注意力通常用于任务如机器翻译中的编码-解码模型，其中需要将源语言的信息对齐到目标语言。

因此，自注意力主要关注序列内部的关系，而目标注意力则关注目标与其他对象之间的关系。这两种注意力机制在不同的上下文中起着重要的作用，帮助模型有效地处理序列数据和相关任务。

1.5 在常规attention中，一般有k=v，那self-attention 可以吗?

self-attention实际只是attention中的一种特殊情况，因此k=v是没有问题的，也即K，V参数矩阵相同。实际上，在Transformer模型中，Self-Attention的典型实现就是k等于v的情况。Transformer中的Self-Attention被称为"Scaled Dot-Product Attention"，其中通过将词向量进行线性变换来得到Q、K、V，并且这三者是相等的。

1.6 目前主流的attention方法有哪些？

讲自己熟悉的就可：

Scaled Dot-Product Attention

这是Transformer模型中最常用的Attention机制，用于计算查询向量（Q）与键向量（K）之间的相似度得分，然后使用注意力权重对值向量（V）进行加权求和。

Multi-Head Attention

这是Transformer中的一个改进，通过同时使用多组独立的注意力头（多个QKV三元组），并在输出时将它们拼接在一起。这样的做法允许模型在不同的表示空间上学习不同类型的注意力模式。

Relative Positional Encoding

传统的Self-Attention机制在处理序列时并未直接考虑位置信息，而相对位置编码引入了位置信息，使得模型能够更好地处理序列中不同位置之间的关系。

Transformer-XL

一种改进的Transformer模型，通过使用循环机制来扩展Self-Attention的上下文窗口，从而处理更长的序列依赖性。

1.7 self-attention 在计算的过程中，如何对padding位做mask？

在 Attention 机制中，同样需要忽略 padding 部分的影响，这里以transformer encoder中的self-attention为例：self-attention中，Q和K在点积之后，需要先经过mask再进行softmax，因此，对于要屏蔽的部分，mask之后的输出需要为负无穷，这样softmax之后输出才为0。

1.8 深度学习中attention与全连接层的区别何在？

这是个非常有意思的问题，要回答这个问题，我们必须重新定义一下Attention。

Transformer Paper里重新用QKV定义了Attention。所谓的QKV就是Query，Key，Value。如果我们用这个机制来研究传统的RNN attention，就会发现这个过程其实是这样的：RNN最后一步的output是Q，这个Q query了每一个中间步骤的K。Q和K共同产生了Attention Score，最后Attention Score乘以V加权求和得到context。那如果我们不用Attention，单纯用全连接层呢？很简单，全链接层可没有什么Query和Key的概念，只有一个Value，也就是说给每个V加一个权重再加到一起（如果是Self Attention，加权这个过程都免了，因为V就直接是从raw input加权得到的。）

可见Attention和全连接最大的区别就是Query和Key，而这两者也恰好产生了Attention Score这个Attention中最核心的机制。而在Query和Key中，我认为Query又相对更重要，因为Query是一个锚点，Attention Score便是从过计算与这个锚点的距离算出来的。任何Attention based algorithm里都会有Query这个概念，但全连接显然没有。

最后来一个比较形象的比喻吧。如果一个神经网络的任务是从一堆白色小球中找到一个略微发灰的，那么全连接就是在里面随便乱抓然后凭记忆和感觉找，而attention则是左手拿一个白色小球，右手从袋子里一个一个抓出来，两两对比颜色，你左手抓的那个白色小球就是Query。

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阶段 1：AI 大模型时代的基础认知

• 目标：深入洞悉 AI 大模型的基本概念、发展历程以及核心原理。

• 内容

  ：

  • L1.1 人工智能概述与大模型起源探寻。
  • L1.2 大模型与通用人工智能的紧密关联。
  • L1.3 GPT 模型的辉煌发展历程。
  • L1.4 模型工程解析。
  • L1.4.1 知识大模型阐释。
  • L1.4.2 生产大模型剖析。
  • L1.4.3 模型工程方法论阐述。
  • L1.4.4 模型工程实践展示。
  • L1.5 GPT 应用案例分享。

阶段 2：AI 大模型 API 应用开发工程

• 目标：熟练掌握 AI 大模型 API 的运用与开发，以及相关编程技能。

• 内容
  ：

  • L2.1 API 接口详解。
  • L2.1.1 OpenAI API 接口解读。
  • L2.1.2 Python 接口接入指南。
  • L2.1.3 BOT 工具类框架介绍。
  • L2.1.4 代码示例呈现。
  • L2.2 Prompt 框架阐释。
  • L2.2.1 何为 Prompt。
  • L2.2.2 Prompt 框架应用现状分析。
  • L2.2.3 基于 GPTAS 的 Prompt 框架剖析。
  • L2.2.4 Prompt 框架与 Thought 的关联探讨。
  • L2.2.5 Prompt 框架与提示词的深入解读。
  • L2.3 流水线工程阐述。
  • L2.3.1 流水线工程的概念解析。
  • L2.3.2 流水线工程的优势展现。
  • L2.3.3 流水线工程的应用场景探索。
  • L2.4 总结与展望。

阶段 3：AI 大模型应用架构实践

• 目标：深刻理解 AI 大模型的应用架构，并能够实现私有化部署。

• 内容
  ：

  • L3.1 Agent 模型框架解读。
  • L3.1.1 Agent 模型框架的设计理念阐述。
  • L3.1.2 Agent 模型框架的核心组件剖析。
  • L3.1.3 Agent 模型框架的实现细节展示。
  • L3.2 MetaGPT 详解。
  • L3.2.1 MetaGPT 的基本概念阐释。
  • L3.2.2 MetaGPT 的工作原理剖析。
  • L3.2.3 MetaGPT 的应用场景探讨。
  • L3.3 ChatGLM 解析。
  • L3.3.1 ChatGLM 的特色呈现。
  • L3.3.2 ChatGLM 的开发环境介绍。
  • L3.3.3 ChatGLM 的使用示例展示。
  • L3.4 LLAMA 阐释。
  • L3.4.1 LLAMA 的特点剖析。
  • L3.4.2 LLAMA 的开发环境说明。
  • L3.4.3 LLAMA 的使用示例呈现。
  • L3.5 其他大模型介绍。

阶段 4：AI 大模型私有化部署

• 目标：熟练掌握多种 AI 大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容
  ：

  • L4.1 模型私有化部署概述。
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术解析。
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤详解。
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景探讨。

学习计划：

• 阶段 1：历时 1 至 2 个月，构建起 AI 大模型的基础知识体系。
• 阶段 2：花费 2 至 3 个月，专注于提升 API 应用开发能力。
• 阶段 3：用 3 至 4 个月，深入实践 AI 大模型的应用架构与私有化部署。
• 阶段 4：历经 4 至 5 个月，专注于高级模型的应用与部署。