《LLMs大模型面试问题和答案97页》电子书下载

哈喽！伙伴们，我是小智，你们的AI向导。欢迎来到每日的AI学习时间。今天，我们将一起深入AI的奇妙世界，探索“《LLMs大模型面试问题和答案97页》电子书下载”，并学会本篇文章中所讲的全部知识点。还是那句话“不必远征未知，只需唤醒你的潜能！”跟着小智的步伐，我们终将学有所成，学以致用，并发现自身的更多可能性。话不多说，现在就让我们开始这场激发潜能的AI学习之旅吧。

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本文全面探讨了大语言模型（LLMs）的基础、进阶、微调、训练经验、LangChain、文档对话、参数高效微调（PEFT）、适配器微调、提示学习、推理、软硬件配置、显存问题、分布式训练、Agent、Token及模型参数准备、位置编码、Tokenizer、中文支持、领域知识注入、预训练、加速、幻觉问题、对比、思维链等多个方面的内容。以下是论文的主要内容：

1.​​大模型基础面​​
​​• 主流开源模型体系​​：介绍了GPT、BERT、XLNet、RoBERTa、T5等主流开源模型体系。
• ​​Decoder和Encoder-Decoder区别​​：解释了Prefix Decoder和Causal Decoder的区别。
• ​​涌现能力​​：分析了大模型涌现能力的原因，包括数据量增加、计算能力提升、模型架构改进和预训练方法。

2.​​大模型进阶面​​
• ​​LLMs复读机问题​​：讨论了LLMs复读机问题的原因和缓解方法。
• ​​模型选择​​：探讨了在不同任务中选择BERT、LLaMA、ChatGLM等模型的依据。

​​3.大模型微调面​​
​​• 微调方法​​：介绍了全参数微调、SFT指令微调、领域模型微调等微调方法。
​​• 微调数据构建​​：详细描述了SFT指令微调数据的构建过程。
​​
4.LangChain​​
• ​​LangChain核心概念​​：介绍了LangChain的Components and Chains、Prompt Templates、Output Parsers等核心概念。
• ​​LangChain Agent​​：解释了LangChain Agent的功能和使用方法。

5.​​文档对话​​
• ​​文档对话基础​​：讨论了基于LLM+向量库的文档对话的基础、思路和核心技术。
• ​​文档对话优化​​：提出了文档对话中的痛点及其解决方案。

6.​​参数高效微调（PEFT）​​
• ​​PEFT方法​​：介绍了PEFT的概念、优点和不同的高效微调方法。
• ​​PEFT实践​​：讨论了PEFT在模型性能估计和建模中的应用。

7.​​适配器微调（Adapter-tuning）​​
​​• Adapter-tuning思路​​：解释了适配器微调的思路、特点和方法。
• ​​AdapterFusion和AdapterDrop​​：介绍了AdapterFusion和AdapterDrop的具体实现。

8.​​提示学习（Prompting）​​
• ​​提示学习方法​​：讨论了前缀微调、指示微调、P-tuning等多种提示学习方法。
• ​​提示学习优点​​：分析了提示学习在控制生成输出、提高生成质量等方面的优势。

9.​​推理面​​
• ​​推理显存问题​​：探讨了大模型推理时显存占用高的原因。
• ​​推理速度​​：比较了GPU和CPU在推理速度上的差异。

10.​​软硬件配置​​
• ​​软件环境​​：建议了Python、深度学习框架、GPU支持等软件环境。
• ​​训练集​​：讨论了SFT、RM、PPO的数据格式和数据集来源。

11.​​显存问题​​
​​• 显存优化​​：介绍了多种显存优化技术，如量化、剪枝、蒸馏等。
​​
12.分布式训练​​
​​• 分布式训练策略​​：讨论了流水线并行、数据并行、张量并行等多种分布式训练策略。
​​• 3D并行​​：解释了3D并行的概念和实现。
​​
13.Agent​​
​​• 领域知识注入​​：讨论了如何给LLM注入领域知识。
• ​​快速体验模型​​：提供了快速体验各种模型的方法。

14.​​Token及模型参数准备​​
• ​​Tokenization​​：介绍了Byte-Pair Encoding、WordPiece、SentencePiece等分词方法。
• ​​中文支持​​：讨论了如何构建中文Tokenizer和支持中文的预训练模型。

15.​​大模型幻觉问题​​
​​• 幻觉问题​​：分析了大模型幻觉问题的原因和解决方法。
​​
16.思维链​​
​​• 思维链提示​​：讨论了思维链提示的概念、优势和局限性。

这篇论文通过详细的理论分析和实践指导，全面覆盖了大语言模型的各个方面，为研究人员和开发者提供了丰富的参考资料。

嘿，伙伴们，今天我们的AI探索之旅已经圆满结束。关于“《LLMs大模型面试问题和答案97页》电子书下载”的内容已经分享给大家了。感谢你们的陪伴，希望这次旅程让你对AI能够更了解、更喜欢。谨记，精准提问是解锁AI潜能的钥匙哦！如果有小伙伴想要了解学习更多的AI知识，请关注我们的官网“AI智研社”，保证让你收获满满呦！