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标题: 大模型面试问题记录(2) [打印本页]

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作者: 起开    时间: 2024-6-28 14:01
标题: 大模型面试问题记录(2)
三、大模型（LLMs）LangChain

1. 什么是 LangChain?

LangChain 是一个用于构建和运行大型语言模型应用的开源框架。它提供了一套工具和组件，帮助开发者将大型语言模型（如 GPT-3）与其他工具和API结合，以完成更复杂的任务。

2. LangChain 包含哪些核心概念？

- Components: 可重用的模块，例如API调用、数据库查询等。

- Chains: 将多个Components链接在一起以完成特定任务的流程。

- Prompt Templates: 用于指导语言模型生成输出的文本模板。

- Output Parsers: 解析语言模型输出的工具。

- Indexes and Retrievers: 用于存储和检索信息的索引和数据检索器。

- Agents and Toolkits: 提供特定领域功能的代理和工具集。

3. 什么是 LangChain Agent?

LangChain Agent是一种可以执行一系列操作以完成复杂任务的程序。它可以根据给定的输入和上下文，选择合适的工具和策略来生成响应或执行操作。

4. 如何使用 LangChain?

- 定义Components：创建或集成各种API和工具。

- 构建Chains：将Components组合成完成特定任务的流程。

- 设置Prompt Templates：定义用于指导语言模型的文本模板。

- 配置Output Parsers：解析和提取语言模型的输出。

- 部署和运行：将构建的应用部署到服务器或云平台，并进行测试和优化。

5. LangChain 支持哪些功能?

- 集成和调用外部API。

- 查询和操作数据库。

- 文本生成和编辑。

- 信息检索和问答。

- 多步骤任务执行和决策。

6. 什么是 LangChain model?

LangChain model指的是在LangChain框架中使用的大型语言模型，如GPT-3或类似的模型。这些模型通常用于生成文本、回答问题或执行特定的语言任务。

7. LangChain 包含哪些特点?

- 开源和可扩展：易于集成和扩展新功能。

- 模块化和可重用：Components和Chains可以重用和组合。

- 灵活和可定制：可以自定义Prompt Templates和Output Parsers。

- 支持多种语言模型：可以集成和使用不同的语言模型。

8. LangChain 如何使用?

- 定义Components：创建或集成各种API和工具。

- 构建Chains：将Components组合成完成特定任务的流程。

- 设置Prompt Templates：定义用于指导语言模型的文本模板。

- 配置Output Parsers：解析和提取语言模型的输出。

- 部署和运行：将构建的应用部署到服务器或云平台，并进行测试和优化。

9. LangChain 存在哪些问题及方法方案？

- 低效的令牌使用问题：可以通过优化Prompt Templates和减少不必要的API调用来解决。

- 文档的问题：可以通过改进文档和提供更多的示例来帮助开发者理解和使用LangChain。

- 太多概念容易混淆：可以通过提供更清晰的解释和更直观的API设计来解决。

- 行为不一致并且隐藏细节问题：可以通过提供更一致和透明的API和行为来解决。

- 缺乏标准的可互操作数据类型问题：可以通过定义和使用标准的数据格式和协议来解决。

低效的令牌使用问题：

- 在语言模型应用中，令牌是模型处理文本的单位，通常与成本挂钩。如果Prompt Templates设计不当或API调用频繁，可能会导致令牌的浪费，增加成本。

- 解决方案：优化Prompt Templates，确保它们尽可能高效地传达信息，减少冗余。同时，减少不必要的API调用，例如通过批量处理数据或合并多个请求。

文档的问题：

- 如果LangChain的文档不清晰或不完整，开发者可能难以理解如何使用框架，或者可能无法充分利用其功能。

- 解决方案：改进文档的质量，提供详细的API参考、教程和最佳实践指南。增加更多的示例代码和应用场景，帮助开发者更快地上手。

太多概念容易混淆：

- LangChain可能引入了许多新的概念和抽象，对于新用户来说，这可能难以理解和区分。

- 解决方案：提供清晰的解释和定义，使用户能够理解每个概念的目的和作用。设计更直观的API，使其易于理解和使用。

行为不一致并且隐藏细节问题：

- 如果API的行为不一致，开发者可能难以预测其结果，这会导致错误和混淆。隐藏细节可能会让开发者难以调试和优化他们的应用。

- 解决方案：确保API的行为一致，并提供清晰的错误消息和文档。避免隐藏太多细节，而是提供适当的抽象级别，同时允许高级用户访问底层实现。

缺乏标准的可互操作数据类型问题：

- 如果LangChain没有定义和使用标准的数据格式和协议，那么在不同的系统和服务之间进行数据交换可能会很困难。

- 解决方案：定义和使用标准的数据格式（如JSON、CSV）和协议（如REST、gRPC），以确保不同组件和服务之间的互操作性。

10. LangChain 替代方案？

LangChain的替代方案包括其他用于构建和运行大型语言模型应用的开源框架，例如Hugging Face的Transformers库、OpenAI的GPT-3 API等。

11. LangChain 中 Components and Chains 是什么？

Components是可重用的模块，例如API调用、数据库查询等。Chains是将多个Components链接在一起以完成特定任务的流程。

12. LangChain 中 Prompt Templates and Values 是什么？

Prompt Templates是用于指导语言模型生成输出的文本模板。Values是填充Prompt Templates中的变量的实际值。

13. LangChain 中 Example Selectors 是什么？

Example Selectors是从一组示例中选择一个或多个示例的工具。它们可以用于提供上下文或示例，以帮助语言模型生成更准确的输出。

- 上下文关联：当模型需要根据特定的上下文或场景生成回答时，Example Selectors可以帮助选择与当前上下文最相关的示例。

- 数据过滤：在处理大量数据时，Example Selectors可以根据特定的标准和条件过滤数据，以便模型仅处理最相关的信息。

- 个性化回答：Example Selectors可以根据用户的需求和偏好选择示例，从而生成更加个性化的回答。

14. LangChain 中 Output Parsers 是什么？

Output Parsers是解析和提取语言模型输出的工具。它们可以将语言模型的输出转换为更结构化和有用的形式。

15. LangChain 中 Indexes and Retrievers 是什么？

Indexes and Retrievers是用于存储和检索信息的索引和数据检索器。它们可以用于提供上下文或从大量数据中检索相关信息。

16. LangChain 中 Chat Message History 是什么？

Chat Message History是存储和跟踪聊天消息历史的工具。它可以用于维护对话的上下文，以便在多轮对话中提供连贯的响应。

17. LangChain 中 Agents and Toolkits 是什么？

Agents and Toolkits是提供特定领域功能的代理和工具集。Agents是一系列可以执行的操作，而Toolkits则是为这些操作提供接口和实现的工具集合。

18. LangChain 如何调用 LLMs 生成回复？

LangChain通过定义好的Prompt Templates向LLMs发送指令，LLMs根据这些指令生成文本回复。LangChain还可以使用Output Parsers来解析和格式化LLMs的输出。

19. LangChain 如何修改提示模板？

在LangChain中，可以通过修改Prompt Templates的文本内容或变量来定制提示。

20. LangChain 如何链接多个组件处理一个特定的下游任务？

LangChain通过构建Chains来链接多个Components。每个Component执行一个特定的任务，然后将输出传递给链中的下一个Component，直到完成整个任务。

21. LangChain 如何Embedding & vector store？

LangChain可以使用嵌入函数将文本数据转换为向量，并将这些向量存储在向量存储库中。这样做的目的是为了能够高效地检索和查询文本数据。


四、大模型分布式训练

1. 大模型进行训练，用的是什么框架？

- TensorFlow是一个由Google开发的开源机器学习框架，它提供了强大的分布式训练功能。TensorFlow支持数据并行、模型并行和分布式策略等多种分布式训练方法。

- PyTorch是一个由Facebook的AI研究团队开发的流行的开源机器学习库。它提供了分布式包（torch.distributed），支持分布式训练，并且可以通过使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel（DDP）或torch.nn.DataParallel来实现数据并行。

- Horovod是由Uber开源的分布式训练框架，它基于MPI（Message Passing Interface）并提供了一种简单的方法来并行化TensorFlow、Keras、PyTorch和Apache MXNet等框架的训练。Horovod特别适合于大规模的深度学习模型训练。

- Ray是一个开源的分布式框架，用于构建和运行分布式应用程序。Ray提供了Ray Tune（用于超参数调优）和Ray Serve（用于模型服务），并且可以与TensorFlow、PyTorch和MXNet等深度学习库集成。

- Hugging Face的Accelerate库是为了简化PyTorch模型的分布式训练而设计的。它提供了一个简单的API来启动分布式训练，并支持使用单个或多个GPU以及TPU。

- DeepSpeed是微软开发的一个开源库，用于加速PyTorch模型的训练。它提供了各种优化技术，如ZeRO（Zero Redundancy Optimizer）和模型并行性，以支持大规模模型的训练。

2. 业内常用的分布式AI框架？

- Horovod：由Uber开发，基于MPI的分布式训练框架。

- Ray：用于构建和运行分布式应用程序的开放源代码框架。

- DeepSpeed：由微软开发，用于加速深度学习训练的库，它提供了数据并行、张量并行和模型并行等多种并行策略。

- FairScale：由Facebook开发，提供了类似于DeepSpeed的功能。

3. 数据并行、张量并行、流水线并行的原理及区别？

- 数据并行：在数据并行中，模型的不同副本在不同的设备上运行，每个设备处理输入数据的不同部分。每个设备独立地进行前向传播和反向传播，但参数更新是同步的。数据并行的主要优点是简单且易于实现。

- 张量并行：在张量并行中，模型的单个层或参数被切分成多个部分，每个部分在不同的设备上运行。张量并行通常用于训练非常大型的模型，因为它可以减少每个设备的内存需求。

- 流水线并行：在流水线并行中，模型的不同层被放置在不同的设备上，每个设备负责模型的一部分。输入数据在设备之间按顺序流动，每个设备完成自己的计算后将数据传递给下一个设备。流水线并行可以减少每个设备的内存需求，并提高训练速度。

4. 推理优化技术 Flash Attention 的作用是什么？

Flash Attention是一种用于加速自然语言处理模型中自注意力机制的推理过程的优化技术。它通过减少计算量和内存需求，使得在有限的资源下能够处理更长的序列。Flash Attention使用了一种有效的矩阵乘法算法，可以在不牺牲准确性的情况下提高推理速度。

5. 推理优化技术 Paged Attention 的作用是什么？

Paged Attention是一种用于处理长序列的优化技术。它将注意力矩阵分页，使得只有当前页的注意力分数被计算和存储，从而大大减少了内存需求。这种方法可以在不增加计算成本的情况下处理比内存容量更大的序列。

Flash Attention 是一种高效的注意力机制实现，旨在提高大规模模型训练的速度和内存效率。它通过减少GPU内存使用和增加计算吞吐量来实现这一点。

Flash Attention 利用 GPU 上的特定优化，如共享张量核心和高效的内存使用，以减少内存占用并提高计算速度。这种方法特别适用于具有长序列和大型模型参数的场景，例如自然语言处理和推荐系统。

Paged Attention 是一种用于处理超长序列的注意力机制。在标准的注意力机制中，序列的长度受到GPU内存的限制。

Paged Attention 通过将序列分割成多个较小的部分（页面）来克服这个问题，只将当前需要计算的部分加载到内存中。这种方法允许模型处理比单个GPU内存更大的序列，同时保持较高的计算效率。Paged Attention 对于需要处理极长序列的应用场景（例如长文档处理、音频处理等）非常有用。

6. CPU-offload，ZeRO-offload 了解?

- CPU-offload：在深度学习训练中，将一些计算或数据从GPU转移到CPU上，以减轻GPU的负担。这通常用于减少GPU内存使用，提高GPU利用率。

- ZeRO-offload：是DeepSpeed中的一种优化技术，它将模型的参数、梯度和优化器状态分散存储在CPU内存或NVMe存储中，从而减少GPU内存的使用。ZeRO-offload是ZeRO（零冗余优化器）策略的一部分，旨在提高训练大规模模型的能力。

7. ZeRO，零冗余优化器的三个阶段？

- ZeRO-Stage 1：将优化器状态分割到不同设备上，减少内存占用。

- ZeRO-Stage 2：除了优化器状态，还将模型参数分割到不同设备上。

- ZeRO-Stage 3：将梯度和优化器状态也分割到不同设备上，实现最大的内存节省。

8. 混合精度训练的优点是什么？可能带来什么问题？

- 优点：混合精度训练使用不同精度（例如，FP16和FP32）的数字来执行计算，可以提高训练速度，减少内存使用，并可能减少能源消耗。它利用了现代GPU对FP16运算的支持，同时使用FP32进行关键的计算，以保持准确性。

- 可能的问题：混合精度训练可能会导致数值不稳定，特别是在模型梯度非常小或非常大时。此外，它可能需要额外的校准步骤来确保FP16计算的准确性。

9. Megatron-DeepSpeed 方法？

Megatron-DeepSpeed是结合了Megatron-LM和DeepSpeed的技术，用于训练超大型语言模型。它利用了Megatron-LM的模型并行技术和DeepSpeed的数据并行和优化器技术，以实现高效的训练。

10. Megatron-LM 方法？

Megatron-LM是一种由NVIDIA开发的用于训练大规模语言模型的模型并行技术。它通过将模型的不同部分分布在多个GPU上，以及使用张量并行和流水线并行等技术，来减少每个GPU的内存需求，并提高训练速度。Megatron-LM已经成功训练了数十亿参数的语言模型。

11. DeepSpeed 方法？

DeepSpeed 是一个开源的库，由微软开发，用于加速大规模模型训练。DeepSpeed 通过多种技术实现了这一点，包括：

- 数据并行：通过在不同的 GPU 上分配不同的数据批次，来并行处理数据，从而加速训练过程。

- 模型并行：通过在不同的 GPU 上分配模型的各个部分，来并行处理模型，从而可以训练更大的模型。

- 管道并行：通过将模型的不同层分配到不同的 GPU 上，并在这些 GPU 之间创建数据流管道，来进一步加速训练过程。

- 优化器并行：通过将模型的参数分为多个部分，并在不同的 GPU 上并行计算每个部分的梯度更新，来加速优化器步骤。

- 零冗余优化器（ZeRO）：通过将模型的参数、梯度和优化器状态分割存储在多个 GPU 上，并消除冗余存储，来减少内存使用并提高训练效率。


五、大模型（LLMs）推理

1. 为什么大模型推理时显存涨的那么多还一直占着？

- 模型大小：大模型本身具有更多的参数和计算需求，这直接导致了显存的增加。

- 推理过程中的激活和梯度：在推理时，模型的前向传播会产生激活，这些激活需要存储在显存中，尤其是在执行动态计算或需要中间结果的情况下。

- 优化器状态：即使是在推理模式下，某些框架可能会默认加载优化器状态，这也会占用显存空间。

- 内存泄漏：有时代码中的内存泄漏会导致显存一直被占用，而不是在推理完成后释放。

要解决显存占用问题，可以采用的技术包括使用内存分析工具来检测泄漏，优化模型结构，或者使用如TensorFlow的内存管理功能来显式释放不再需要的内存。

2. 大模型在GPU和CPU上推理速度如何？

大模型在GPU上的推理速度通常远快于CPU，因为GPU专门为并行计算设计，具有更多的计算核心和更高的浮点运算能力。例如，NVIDIA的GPU使用CUDA核心，可以同时处理多个任务，这使得它们在执行深度学习推理时非常高效。

CPU虽然也可以执行深度学习推理任务，但由于其核心数量和浮点运算能力通常不及GPU，因此速度会慢得多。然而，CPU在处理单线程任务时可能更高效，且在某些特定场景下，如边缘计算设备上，CPU可能是唯一可用的计算资源。

3. 推理速度上，int8和fp16比起来怎么样？

INT8（8位整数）和FP16（16位浮点数）都是低精度格式，用于减少模型的大小和提高推理速度。INT8提供更高的压缩比，可以显著减少模型的内存占用和带宽需求，但由于量化过程中的信息损失，可能会对模型的准确性产生一定影响。FP16提供比INT8更高的精度，通常对模型的准确性影响较小，但相比INT16或FP32，它的速度和内存效率仍然有所提高。

在实际应用中，INT8和FP16的推理速度取决于具体的模型和硬件。一般来说，INT8可能会提供更高的吞吐量，但FP16可能会提供更好的延迟和准确性。例如，NVIDIA的Tensor Cores支持FP16和INT8运算，可以显著提高这两种格式的推理性能。

4. 大模型有推理能力吗？

大模型（LLMs）具有推理能力。推理能力不仅限于回答事实性问题，还包括理解复杂语境、生成连贯文本、执行文本分类、翻译等任务。例如，GPT-3是一个大模型，它能够生成文章、故事、诗歌，甚至编写代码。

5. 大模型生成时的参数怎么设置？

大模型生成时的参数设置取决于具体的任务和模型。一些常见的参数包括：

- 温度（Temperature）：控制生成的文本的随机性。较低的温度值将导致生成更保守的文本，而较高的温度值将导致更多样化的文本。

- Top-k采样：仅从概率最高的k个词中采样，以减少生成文本的随机性。

- Top-p采样：从累积概率超过p的词中进行采样，这有助于生成更相关的文本。

- 最大生成长度：指定生成文本的最大长度。

例如，使用GPT-3生成文本时，可以设置温度为0.7，top-k为50，最大生成长度为100个词。

6. 有哪些省内存的大语言模型训练/微调/推理方法？

- 模型并行：将模型的不同部分分布在多个设备上。

- 张量切片：将模型的权重和激活分割成较小的块。

- 混合精度训练：使用FP16和INT8精度进行训练和推理。

- 优化器状态分割：如ZeRO技术，将优化器状态分割到不同设备上。

- 梯度累积：通过累积多个批次的梯度来减少每个批次的内存需求。

在机器学习中，优化器状态是指在训练模型时优化器所维护的关于模型参数更新的额外信息。这些信息对于执行梯度下降算法的变体（如Adam、RMSprop、SGD等）至关重要，因为它们帮助优化器更有效地调整模型参数。

优化器状态通常包括以下几个关键组件：

- 梯度：在反向传播过程中计算的权重参数的梯度，指示了损失函数相对于每个参数的斜率。

- 动量：某些优化器（如SGD with Momentum、Adam等）会使用动量来平滑参数更新，这可以帮助优化器在相关方向上加速学习，并减少震荡。

- 平方梯度：某些优化器（如RMSprop、Adam）会保存每个参数梯度的平方的移动平均，这有助于调整学习率并稳定训练过程。

- 学习率：优化器可能会根据训练的进度或某些其他信号调整每个参数的学习率。

- 其他统计量：某些优化器可能会使用其他统计量，如Adam优化器会维护梯度的一阶和二阶矩的估计。

优化器状态对于实现高效的参数更新至关重要。在训练过程中，优化器会根据这些状态信息来计算每个迭代步骤中参数的更新量。在分布式训练设置中，如DeepSpeed中的ZeRO优化器，优化器状态的管理变得尤为重要，因为它们需要跨多个GPU或节点高效地分配和同步。

7. 如何让大模型输出合规化？

- 过滤不当内容：使用内容过滤器来识别和过滤掉不当的语言或敏感内容。

- 指导性提示：提供明确的提示，指导模型生成符合特定标准和偏好的输出。

- 后处理：对模型的输出进行后处理，例如使用语法检查器和修正工具来提高文本的质量。

- 强化学习：使用强化学习来训练模型，使其偏好生成符合特定标准的输出。

8. 应用模式变更

应用模式变更是指在部署模型时，根据实际应用的需求和环境，对模型的配置、部署策略或使用方式进行调整。例如，一个在云端运行的模型可能需要调整其资源分配以适应不同的负载，或者在边缘设备上运行的模型可能需要减少其内存和计算需求以适应有限的资源。

应用模式变更可能包括：

- 资源调整：根据需求增加或减少用于运行模型的计算资源。

- 模型压缩：使用模型压缩技术如剪枝、量化来减少模型大小。

- 动态部署：根据负载动态地扩展或缩小模型服务的实例数量。

- 缓存策略：实施缓存机制来存储常用查询的响应，减少重复计算的次数。

- 性能优化：对模型进行性能分析，并优化其运行效率，例如通过批处理输入数据来提高吞吐量。

举例来说，如果一个大型语言模型在云平台上运行，当用户查询量增加时，可以通过增加服务器的数量或使用更高效的硬件来扩展其能力。相反，如果模型需要在嵌入式设备上运行，可能需要将模型压缩到更小的尺寸，并优化其运行时的内存使用，以确保模型可以在资源有限的设备上顺利运行。

在实际操作中，应用模式变更通常需要综合考虑模型的性能、成本、可扩展性和业务需求，以找到最佳的平衡点。

原文链接：LLM大模型相关问题汇总---包括问题与答案-CSDN博客

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作者: happypanda    时间: 2024-8-10 07:57
收藏

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作者: yhdata_gj    时间: 2024-8-21 14:20
这么优秀的嘛

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作者: yhdata    时间: 2024-8-22 14:35
收藏

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