大模型面试系列-大模型算法工程师的面试题目与解答技巧详细说明

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下大模型面试系列-大模型算法工程师的面试题目与解答技巧详细说明。

大模型算法工程师面试题

1. Llama 2 中使用的注意力机制是什么？描述一下查询分组注意力。

Llama 2 使用的注意力机制：
Llama 2 模型使用的是多头注意力（Multi-Head Attention）机制。这种机制允许模型同时关注输入的不同位置，从而提高模型处理长序列数据的能力。在Llama 2中，每个注意力头都可能采用了分组注意力（Grouped Attention）来进一步优化计算效率和增强局部性特征捕捉能力。

查询分组注意力：

查询头的分组：GQA将查询头分成多个组，每个组共享一个公共的键（Key）和值（Value）投影。
降低计算复杂度：通过这种方式，GQA减少了每个查询头需要处理的键和值的数量，从而降低了整体的计算复杂度。
灵活的权衡：GQA提供了计算效率和模型表达能力之间的灵活权衡，使其适用于不同规模和需求的模型。
主要实施步骤：
1.分组：首先，将查询头分成若干个组。
2.计算注意力：对于每个组，使用共享的键和值投影来计算注意力。
3.合并结果：最后，将每个组的注意力计算结果合并，以生成最终的输出。

2. LangChain 的结构详细描述一下。

LangChain 结构：
LangChain 是一个用于构建语言模型应用程序的框架，它提供了一系列工具和组件来帮助开发者构建、部署和管理基于大语言模型的应用程序。其核心组成部分包括：

• Prompts：定义如何与语言模型交互。
• Chains：定义一系列步骤，比如先用一个模型生成文本，再用另一个模型进行校正。
• Agents：自动执行任务，可以动态选择工具来完成特定任务。
• Retrievers：用于从文档或其他数据源检索相关信息。
• Memory：存储历史对话记录等上下文信息，以保持会话连贯性。
• Tools & Toolkits：提供预定义的工具集合，如搜索引擎接口等。

3. 对位置编码熟悉吗？讲讲几种位置编码的异同。

位置编码类型及其异同：

• Sinusoidal Positional Encoding (SPE)：在Transformer中首次被提出，通过正弦和余弦函数计算位置信息。
• Learnable Positional Encoding (LPE)：位置嵌入作为可学习参数，通常在训练过程中一起学习。
• Relative Positional Encoding (RPE)：不仅考虑绝对位置，还考虑相对位置信息。
• Rotary Positional Encoding (RoPE)：利用旋转矩阵来编码位置信息，适用于长序列。

异同点：

• SPE 和 RoPE 不需要额外的学习参数，而 LPE 和 RPE 需要。
• SPE 和 RoPE 在处理长序列时表现较好，而 LPE 和 RPE 可能受限于最大位置长度。
• RPE 更适合处理具有明确相对位置关系的数据。

4. RLHF 的具体工程是什么？

RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback) 工程：
RLHF 是一种结合强化学习和人类反馈的方法，用于改进语言模型的行为。该方法通常包含以下几个步骤：

1. 初始模型训练：使用监督学习数据集对初始模型进行训练。
2. 行为克隆：基于人类标注的示例对模型进行微调，以模仿人类偏好。
3. 强化学习：使用策略梯度等方法训练模型，以最大化从人类获得的奖励信号。

5. 分别讲讲Encoder-only, Decoder-only, Encoder-Decoder，几种大模型的代表作。

• Encoder-only：如BERT，主要用于无监督的语言理解任务。
• Decoder-only：如GPT系列（GPT-3、GPT-4），主要用于生成连续的文本。
• Encoder-Decoder：如T5、BART，广泛应用于翻译、摘要等任务。

6. 具体讲讲 p-tuning, LoRA 等微调方法，并指出它们与传统 fine-tuning 微调有何不同。

• p-Tuning：引入可训练的位置偏移向量，用于调整模型内部的注意力分布。
• LoRA (Low-Rank Adaptation)：仅修改模型中的一部分权重矩阵，而不是整个模型的权重。

与传统 fine-tuning 的不同：

• 参数量：p-Tuning 和 LoRA 通常只需要很少的新参数，而传统 fine-tuning 需要调整整个模型的参数。
• 计算资源：新方法更节省计算资源。
• 泛化性能：新方法通常能够更好地保留原模型的知识，避免灾难性遗忘。

7. 显存不够一般怎么解决的？

解决方案：

• 梯度累积：累积多个批次的梯度后再更新参数。
• 混合精度训练：使用 FP16 或 BF16 进行前向和反向传播，减少内存占用。
• 模型并行/数据并行：分散模型或数据到多个GPU上。
• 序列截断：减少序列长度以降低内存消耗。
• 使用更小的模型版本：例如使用 LLaMA 7B 而不是更大的版本。

8. 几种主流大模型的 loss 了解过吗？有哪些异同？

Loss 函数：

• 交叉熵损失 (Cross Entropy Loss)：广泛用于分类任务和序列建模。
• 对比损失 (Contrastive Loss)：用于对比学习，如SimCLR等。
• 均方误差损失 (MSE Loss)：用于回归任务。
• Masked Language Model Loss (MLM)：用于掩码语言模型任务。

异同点：

• 目标：交叉熵损失和 MLM 损失旨在预测下一个词或恢复被掩码的词；对比损失则用于区分正负样本。
• 应用场景：不同任务使用不同的损失函数。

9. DeepSpeed 详细介绍一下？

DeepSpeed 介绍：
DeepSpeed 是由微软研究院开发的一个深度学习优化库，旨在加速大规模深度学习模型的训练过程。其主要特性包括：

• ZeRO：提供了三种优化级别，用于减少内存消耗和加速训练。
• Pipeline Parallelism：支持高效的模型并行和数据并行。
• Fused Optimizers：融合了优化器操作，减少内存访问和计算时间。
• Megatron-LM：一种大规模语言模型的训练框架。
• Zero-Stage 3：进一步减少了内存使用，支持更大规模的模型训练。

DeepSpeed 提供了一个简单易用的接口，可以在几乎不改变现有代码的情况下集成，非常适合大规模模型的训练。

10. vLLM框架为什么可以加速推理？

vLLM（Vectorized Large Language Model）框架通过一系列优化技术加速了大型语言模型的推理过程。以下是vLLM加速推理的关键原因：

1. PagedAttention技术
   vLLM采用了PagedAttention技术，这是一种新颖的注意力算法，它将注意力机制中的键和值存储在不连续的显存空间中，从而减少了显存碎片，提高了显存利用率。这种方法允许模型更有效地利用计算资源，提高了推理速度。在传统架构中 KV cache 都很大，并且大小是动态变化的，我们难以预测。由于显存碎片和过度预留，浪费了60%-80%的显存。PageAttention提供了一种技术手段解决显存碎片化的问题，从而可以减少显存占用，提高KV cache可使用的显存空间，提升推理性能。

2. 内存共享和管理
   vLLM通过内存共享和管理技术，减少了内存浪费。它将模型的不同部分分布到不同的显存中，并在需要时进行通信和协作，实现了高效的模型运行。

3. 连续批处理
   vLLM支持连续批处理，这意味着它可以在处理翻译请求时，不是在整个批次完成后才开始处理新的请求，而是在每次迭代生成一个词后，就检查是否有请求已完成。这种方法使得新请求能够在下一个迭代就开始处理，大大减少了用户等待的时间。

4. 分布式推理支持
   vLLM支持分布式推理，可以将大型模型拆分成多个较小的部分，并在多个GPU上并行执行推理，从而显著提高了推理效率。

5. 优化的CUDA内核
   vLLM针对CUDA核心进行了优化，确保了速度与效率。通过优化CUDA核心，vLLM能够更充分地利用GPU的计算能力，提高了大型模型的推理速度。

6. 模型压缩和量化
   vLLM还采用了模型压缩和量化技术，以降低大模型的存储和计算成本，这些技术可以在保证模型性能的同时，显著减少模型的参数数量和计算复杂度，从而提高了推理速度。

通过上述技术vLLM能够在保持模型性能的同时，显著提高推理速度，降低计算和存储成本，使得大型语言模型更加适用于实际应用场景。

11. Layer Norm 和 Batch Norm 有什么区别？

Batch Normalization (BN):

• 作用: BN 主要在训练过程中对每个 mini-batch 的激活值进行归一化，目的是减小内部协变量偏移的影响。
• 计算方式: BN 是在每个 mini-batch 上独立计算均值和标准差，也就是每个样本的同一个特征维度进行归一化，并对这个 mini-batch 内的所有同维特征进行归一化。
• 应用场景: BN 更适合数据集较大的情况，因为它依赖于每个 mini-batch 的统计信息。

Layer Normalization (LN):

• 作用: LN 在每个样本的特征层面上进行归一化，而不是在 mini-batch 层面上。
• 计算方式: LN 是计算每个样本中所有特征的均值和标准差，并据此进行归一化。
• 应用场景: LN 更适合小批量或者固定大小的输入，特别适用于 RNNs 和 Transformer 等模型，因为这些模型通常使用固定大小的输入。

总结：

• BN 依赖于 mini-batch 的统计信息，而 LN 不依赖。
• LN 在每个样本的所有特征上进行归一化，而 BN 在每个 mini-batch 的所有样本上进行归一化。
• BN 可能会导致 mini-batch 内的依赖关系，而 LN 不会。

12. 分词方案 SentencePiece 介绍一下？

SentencePiece 分词方案：
SentencePiece 是一种无监督的文本分词和词汇学习方法，最初由 Google 开发。它适用于多种语言，包括那些没有空格分隔的文本（如中文）。SentencePiece 的主要特点包括：

1. Unsupervised Learning: SentencePiece 使用无监督学习方法来分割文本，这意味着它不需要预先标记的词汇表或分词边界信息。

2. Subword Tokenization: 它采用子词（subword）单位进行分词，这样可以有效处理未知词和低频词的问题。

3. Character-based: SentencePiece 也可以基于字符进行分词，这对于没有空格分隔的语言尤其有用。

4. Flexibility: 可以根据需要设置分词的粒度，例如设置最终词汇表的大小。

5. Training and Tokenization: SentencePiece 包括两个主要的命令：spm_train 用于从原始文本训练分词模型，spm_encode 用于将文本编码成分词后的序列。

6. Language-Independent: SentencePiece 能够处理多种语言，无需任何特定语言的知识或规则。

SentencePiece 的工作原理：

• SentencePiece 从最细粒度（通常是字符）开始构建词汇表。
• 通过统计相邻单元的共现频率，逐渐合并最常见的单元，直到达到所需的词汇表大小。
• 这样形成的词汇表可以用来将任意文本切分为子词序列。

SentencePiece 在自然语言处理领域得到了广泛应用，特别是在机器翻译、文本生成和语言模型等领域。