LLM面试题十
NLP算法工程师面试题
- 讲一下transformer
Transformer是一种用于自然语言处理和机器翻译的神经网络模型。它引入了自注意力机制，能够捕捉输入序列中的长距离依赖关系。Transformer由编码器和解码器组成，每个模块都由多个层堆叠而成。编码器用于将输入序列映射到一系列连续表示，解码器则将这些表示转化为输出序列。
- transformer怎么调优
Transformer的调优可以包括以下几个方面：
- 调整模型架构：可以尝试增加或减少编码器和解码器层的数量，调整隐藏单元的维度等。
- 学习率调度：使用学习率调度策略，如逐渐减小学习率、使用预热步骤等。
- 正则化：使用Dropout、权重衰减等正则化技术，防止过拟合。
- 批量大小和训练迭代次数：调整批量大小和训练迭代次数，以获得更好的训练效果。
- 初始化策略：选择合适的参数初始化方法，如Xavier初始化、高斯初始化等。
- 梯度裁剪：为了防止梯度爆炸，可以对梯度进行裁剪，限制梯度的最大范数。
- 讲一下CRF，公式是什么
条件随机场(CRF)是一种用于序列标注任务的统计模型。CRF可以建模输入序列和输出序列之间的依赖关系。其公式如下：
其中，P(yx)是给定输入序列×的条件下输出序列y的概率，Z(x)是归一化因子，入k和uI是特征函数的权重，tk和sI是特征函数，y_i和y_i1分别表示输出序列的第i个和第(1)个标签，N是输出序列的长度，K是标签的数量。
- 讲讲word2vec和word embedding区别
Word2Vec是一种用于将单词表示为连续向量的技术，它通过学习上下文信息来为每个单词生成固定维度的向量表示。Word2Vec基于分布式假设，即将上下文相似的单词嵌入到相似的向量空间中。Word2Vec有两种模型：Skip-gram和CBOW(Continuous Bag-of-Nords)。Word embedding是指将单词映射到低维度的向量空间的一般术语。Word2Vec是一种用于生成word embedding的具体方法的技术。Word2Vec通过训练一个神经网络模型，从大规模文本语料中学习单词的分布式表示。区别在于，Word2Vec是一种具体的算法，它是生成word embedding的一种方法。而word embedding是指将单词映射到低维度向量空间的技术，可以使用不同的方法来实现，而不限于Word2Vec。Word2Vec是基于上下文信息的分布式表示方法之一，而word embedding是一个更广泛的概念，涵盖了多种生成单词向量表示的方法，如GloVe、FastText等
- gpt3和gpt2的区别