智谱一面 2024/10/30

问题一：P-tuning源码，参数怎么加的！

参考参数高效微调PEFT(二)快速入门P-Tuning、P-Tuning V2
如果是Prompt Tuning/P-TuningV1，则将虚拟token的embedding直接concat到原始输入序列的前面，送入base model模型进行推理。
如果是Prefix Tuning/P-TuningV2，需要给每一个transformer block的key和value添加虚拟token的embedding。

问题二：VAE的V是什么回事,相对于AE做出的改进。

参考AE（自动编码器）与VAE（变分自动编码器）简单理解

Autoencorder理解(5):VAE（Variational Auto-Encoder，变分自编码器）
假设我们训练好的AE将“新月”图片encode成code=1（这里假设code只有1维），将其decode能得到“新月”的图片；将“满月”encode成code=10，同样将其decode能得到“满月”图片。这时候如果我们给AE一个code=5，我们希望是能得到“半月”的图片，但由于之前训练时并没有将“半月”的图片编码，或者将一张非月亮的图片编码为5，那么我们就不太可能得到“半月”的图片。因此AE多用于数据的压缩和恢复，用于数据生成时效果并不理想。

问题三：梯度累加是解决什么问题？

参考：通俗理解深度学习梯度累加(Gradient Accumulation)的原理
梯度累加(Gradient Accumulation)

梯度累加（Gradient Accumulation）主要用于解决以下问题：

1. 内存限制： 在训练大模型时，尤其是当批量大小（batch size）过大时，可能会超出显存限制。通过将多个小批次的梯度累加，允许使用较小的批量进行训练，同时保持较大的有效批量大小。

2. 提高模型稳定性： 较大的有效批量大小通常能使训练过程更稳定，减少梯度噪声，从而提高模型的收敛速度和最终性能。

3. 更好地利用计算资源： 在分布式训练或使用多GPU时，梯度累加可以使得不同设备的计算资源得到更有效的利用，从而提高训练效率。

4. 处理不平衡数据集： 在某些情况下，可以通过调整累积的批量大小来改善模型对少数类的学习。

总结： 梯度累加是一种通过分批次更新来缓解内存压力和提高训练效果的技术，特别适合于处理大规模模型和数据集。

问题四：22x1维度的tensor减去12维度的tensor形状是多少？

对于形状为 (22, 1) 的张量减去形状为 (12, 1) 的张量，结果的形状会是 (22, 1)。

解释：

1. 对齐维度： 进行减法时，形状为 (12, 1) 的张量会通过广播机制与 (22, 1) 的张量对齐。

2. 广播过程： 在这种情况下，(12, 1) 的张量会被扩展以匹配 (22, 1) 的张量。在执行减法时，(12, 1) 的内容会被重复以适应 (22, 1)。

3. 结果形状： 最终，减法操作会返回一个形状为 (22, 1) 的张量。

总结： 结果的形状为 (22, 1)。

答案： (22, 1)

对于形状为 (22, 1) 的张量减去形状为 (12) 的张量，结果的形状会是 (22, 12)。

解释：

1. 对齐维度： 在进行减法时，形状为 (12) 的张量会被视为 (1, 12)，然后通过广播机制扩展到 (22, 12)。

2. 广播过程：

   • (22, 1) 张量会扩展为 (22, 12)，重复它的内容以适应第二个张量。
   • (1, 12) 张量也会扩展为 (22, 12)。

3. 结果形状： 最后，减法操作会得到一个形状为 (22, 12) 的张量。

总结： 减法结果的形状为 (22, 12)。

答案： (22, 12)

问题五：矩阵的秩是什么？

矩阵的秩（Rank） 是指矩阵中线性无关行或列的最大数量。简单来说，矩阵的秩反映了其线性独立性和维度特征。具体来说：

1. 定义：

   • 行秩：矩阵的行向量中线性无关的最大集合的大小。
   • 列秩：矩阵的列向量中线性无关的最大集合的大小。
   • 行秩和列秩相等，称为矩阵的秩。

2. 性质：

   • 秩可以用来判断矩阵是否可逆：只有当矩阵的秩等于其行数或列数时，该矩阵才是可逆的。
   • 秩的大小影响线性方程组的解的情况：秩可以用来判断方程组的解的唯一性、无解或无限多解。

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LoRA（Low-Rank Adaptation） 是一种用于大规模预训练模型的微调方法，主要特点如下：

1. 低秩适应性： 通过将模型参数分解为低秩矩阵，只更新这些低秩矩阵的参数，从而减少训练所需的内存和计算资源。

2. 效率提升： LoRA 允许在保持预训练模型性能的同时，显著降低微调的计算和存储成本。它适用于许多自然语言处理和计算机视觉任务。

3. 灵活性： 使用 LoRA 的模型可以在多个任务中快速适应，同时不需要重新训练整个模型，只需微调少量参数即可。

总结： 矩阵的秩是线性代数中的一个重要概念，用于描述矩阵的线性独立性，而 LoRA 是一种高效的微调方法，通过低秩适应性来减少模型训练的资源需求。

问题六：训练好一个模型，在实际应用中怎么做并发的！

在实际应用中实现训练好的模型的并发使用，通常可以采取以下几种方法：

1. 多线程/多进程：

   • 使用多线程或多进程技术来处理多个请求。这在处理I/O密集型任务时尤其有效。
   • Python中可以使用threading或multiprocessing库，其他语言也有类似的支持。

2. 异步编程：

   • 使用异步编程模型（如asyncio）来处理多个请求。这种方法适合处理大量并发请求，而不会阻塞主线程。

3. 服务化部署：

   • 将模型封装为API服务（如使用Flask、FastAPI、Django等），通过HTTP请求进行调用。
   • 使用负载均衡器（如Nginx、HAProxy）来分配请求到多个服务实例，以实现水平扩展。

4. 容器化：

   • 使用Docker等容器化技术将模型服务化，方便在多个容器中并发运行。Kubernetes等编排工具可以帮助管理和扩展容器。

5. GPU加速：

   • 对于深度学习模型，可以使用GPU进行并发推理。通过批处理多个请求，利用GPU的并行计算能力，提高推理速度。

6. 队列机制：

   • 使用消息队列（如RabbitMQ、Kafka）来处理异步请求，将请求放入队列中，由消费者程序并发处理。

7. 优化模型推理：

   • 对模型进行优化（如量化、剪枝、使用TensorRT等），减少推理时间，提高并发处理能力。

通过上述方法，可以有效地实现模型的并发应用，根据具体的需求和环境选择合适的方案。

问题七：我去哪里？假如模型回答去北京。最后一个token怎么表示，我去哪里这个embedding?

在使用语言模型（如基于Transformer的模型）时，模型在生成回答时会根据上下文生成一个一个的token。你提到的“我去哪里”是一个输入序列，模型的输出可能是“去北京”。

在这种情况下，关于最后一个token的表示和“我去哪里”的embedding可以从以下几个方面理解：

1. 输入序列的Embedding：

   • 当你输入“我去哪里”时，模型会首先将这个句子转换为token embeddings。这些embeddings是通过查找词嵌入矩阵得到的，代表了每个token的语义信息。

2. 上下文表示：

   • 模型在处理输入时，会通过自注意力机制结合输入序列中每个token的信息，生成每个token的上下文表示。这些表示会被用于生成下一个token。

3. 最后一个Token的Embedding：

   • 在生成“去北京”时，模型会计算每个token的概率分布，最后选择“去”作为下一个token。此时，“去”的embedding是最后一步生成的输出。

4. 特定Embedding表示：

   • 如果需要表示“我去哪里”这个句子本身的embedding，可以通过取最后一个token（例如“去”）的embedding，或者可以考虑取整个句子的平均embedding或其他组合方法。

5. Softmax与Token选择：

   • 模型在生成token时，会通过Softmax函数对所有可能的下一个token计算概率，然后选择概率最高的token作为输出。最后一个token的选择会基于该概率分布。

总结来说，“我去哪里”的embedding是通过输入序列中的token embeddings和上下文信息生成的，而最后一个token“去”的embedding则是基于模型输出的生成结果。

问题八：混合精读训练，哪些层用fp16，哪些层用fp32，例如注意力，MLP，softmax，等

参考https://blog.csdn.net/weixin_42437114/article/details/128049982
https://www.mindspore.cn/tutorials/zh-CN/r2.3.1/advanced/mixed_precision.html
https://www.cnblogs.com/jimchen1218/p/14315008.html

问题九：SVM的核函数作用，高维是多少维？

SVM（支持向量机）的核函数主要用于将数据从低维空间映射到高维空间，以便在高维空间中更容易找到一个能够有效分隔不同类别的超平面。核函数的作用包括：

1. 非线性分类：通过核函数，SVM能够处理非线性可分的问题，而无需显式地计算高维特征。这使得SVM在实际应用中更加灵活和强大。

2. 维度转换：核函数可以在不直接计算高维空间坐标的情况下，计算样本点在高维空间的内积，从而提高计算效率。

3. 提高模型复杂度：通过选择合适的核函数，可以增加模型的复杂度，使其更好地拟合复杂的数据分布。

关于高维的维度，实际上并没有固定的值。高维空间的维度取决于选择的核函数和输入特征的数量。在某些情况下，高维空间的维度可能非常大，甚至可能是无限维（如使用高斯核时）。通常情况下，维度越高，数据的复杂性和模型的表达能力也随之增加，但也可能导致过拟合。因此，在实际应用中，需要权衡模型复杂性和泛化能力。

问题十：对softmax做log是为什么？

对Softmax输出取对数（即计算log(Softmax)）的原因主要有以下几点：

1. 数值稳定性：Softmax函数会产生非常小的概率值，直接在这些小值上进行后续计算（如交叉熵损失）可能会导致数值不稳定。取对数可以避免直接处理小概率值带来的计算问题。

2. 简化计算：在计算交叉熵损失时，通常会涉及到对Softmax输出的对数。将Softmax与对数结合起来，可以直接得到交叉熵损失的表达式，从而简化计算。

3. 优化目标：取对数后的Softmax输出（logits）可以用来优化模型。通过最大化对数概率，间接地最小化负对数似然损失，使得模型更好地适应训练数据。

4. 提高可解释性：对数概率可以提供更直观的理解，尤其是在比较不同类别的概率时，取对数可以更清晰地反映相对概率的变化。

总结来说，取对数的操作在机器学习中既是出于数值稳定性考虑，也是为了方便后续的计算和优化。

问题十一：LoRA在用的时候可能会遇到哪些坑？

在使用LoRA（Low-Rank Adaptation）进行模型微调时，可能会遇到以下一些常见问题和挑战：

1. 超参数选择：

   • LoRA的性能依赖于多个超参数（如rank、学习率等），不合适的设置可能导致模型无法收敛或效果不佳。

2. 模型兼容性：

   • 并非所有预训练模型都适合进行LoRA微调，尤其是某些架构可能会对LoRA的适应性较差。

3. 训练时间和资源：

   • 虽然LoRA通常比全参数微调更高效，但仍然需要合适的计算资源和时间。如果设置不当，可能导致训练时间过长。

4. 梯度更新问题：

   • 在某些情况下，LoRA的梯度更新可能不如预期，需要仔细监控训练过程中的梯度和损失变化。

5. 过拟合风险：

   • 如果rank设置过高或训练数据量不足，LoRA可能会导致过拟合。需要使用适当的正则化技巧来缓解。

6. 训练数据的选择：

   • 训练数据的质量和多样性直接影响LoRA微调的效果，选择不恰当的数据集可能导致模型泛化能力差。

7. 模型融合：

   • 在多模型融合或迁移学习场景中，LoRA的适用性和表现可能会有所不同，需要进行额外的验证。

8. 调试困难：

   • 在训练过程中，如果出现问题，调试可能比较复杂，需要对模型架构、数据流和梯度计算有深入理解。

9. 结果验证：

   • 微调后的模型需要进行充分的验证，以确保其在实际应用中的表现符合预期，可能需要在不同场景下测试模型。

通过仔细设置和监控训练过程中的各个环节，很多常见问题可以得到有效解决，进而提升LoRA的应用效果。

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