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前言：非专业，纯瞎整理，看啥不会都往上写，见谅，欢迎讨论～

首先，没有LLM比较对口的经历，但是还是准备一些可能会问到的简历相关的问题

解释Prompt Tuning、Adapter Tuning、LoRA等微调方式的原理及其适用场景

如下图所示：

LoRA

引入两个低秩矩阵，d*d——>d*r和r*d（r<<d）

Adapter Tuning

插入可训练的adapters，微调过程中，原始模型的参数保持不变，适配器的参数根据特定任务的数据进行训练。通过这种方式，模型能够对每个特定任务做出微调，而不会影响到模型其他部分的通用性能。

Prefix Tuning

提出固定预训练LM，为LM添加可训练、任务特定的前缀，这样就可以为不同任务保存不同的前缀，微调成本也小。【更多地用于提供输入数据的直接上下文信息，这些前缀作为模型内部表示的一部分，可以影响整个模型的行为。】

Prompt Tuning

在预训练语言模型的输入中添加可学习的嵌入向量作为提示。这些提示被设计成在训练过程中更新，以引导模型输出对特定任务更有用的响应。【可学习向量（prompt tokens）旨在模仿自然语言提示的形式，倾向于用更少量的向量模仿传统的自然语言提示。】

P-Tuning

prompt tuning：使用静态的、可训练的虚拟标记嵌入，在初始化后保持固定。【简单】

P-tuning：用一个可训练的LSTM模型（称为prompt_encoder）来动态生成虚拟标记嵌入，允许根据输入数据的不同生成不同的嵌入，提供了更高的灵活性和适应性，适合需要精细控制和理解复杂上下文的任务。【复杂，可在多个任务上共享】

微调的评估指标

分类任务：

• 准确率（Accuracy）
• 精确率（Precision）
• 召回率（Recall）
• F1分数（F1 Score）
• AUC-ROC曲线（适用于不平衡类别问题）

回归任务：

• 平均绝对误差（MAE）

• 平均平方误差（MSE）

• 均方根误差（RMSE）

• R²分数（R-squared）

序列标注任务：

• 标签准确率（Token-level Accuracy）
• F1分数（按标签类别计算）
• 微平均/宏平均F1（Micro/Macro F1）

问答任务：

• BLEU（用于衡量生成答案与参考答案的相似度）
• ROUGE（评估摘要质量和召回率）
• METEOR（结合词匹配与语义匹配的评估指标）
• EM（Exact Match，完全匹配率）

生成任务：

• BLEU（用于衡量生成答案与参考答案的相似度）
• ROUGE（评估摘要质量和召回率）
• METEOR（结合词匹配与语义匹配的评估指标）
• 自然度评分（Human Evaluation）
• Perplexity（模型困惑度，反映模型对数据的预测能力）

常用模型的加速技巧

原因：1、算法，2、硬件

进我的收藏夹吃灰吧：大模型加速超全指南来了 | 机器之心

微调如何避免灾难性遗忘和“复读机”问题

灾难性遗忘：LoRA rank调大；MoE；lr调小

复读机：数据多样性；引入噪声；调温度参数（这俩都属于数据多样性的方法）；后处理

大模型微调还面临哪些挑战

算力成本、幻觉问题、高质量数据、准确性和可解释性。。。

Transformer和Bert相关：

介绍位置编码RoPE

和相对位置编码相比，RoPE 具有更好的外推性（大模型在训练时和预测时的输入长度不一致，导致模型的泛化能力下降）。

Bert为什么开头要加[CLS]？

BERT在第一句前会加一个[CLS]标志，最后一层该位对应向量可以作为整句话的语义表示，从而用于下游的分类任务等。 因为与文本中已有的其它词相比，这个无明显语义信息的符号会更“公平”地融合文本中各个词的语义信息，从而更好的表示整句话的语义。

为什么目前大模型都是decoder-only结构？

1、encoder的低秩问题：encoder的双向注意力会存在低秩问题，削弱模型的表达能力

2、更好的zero-shot性能，更适合大语料自监督学习：decoder-only在没有任何tuning的情况下，zero-shot表现最好，而encoder-decoder则需要在一定量的标注数据上做multitask finetuning才能发挥最佳潜能

3、效率问题：decoder-only支持一直复用KV-Cache，对多轮对话更友好，因为每个token的表示与他的输入有关，而encoder-decoder和PrefixLM就很难做到