1. 什么是大模型幻觉？

大模型幻觉（Hallucinations of large models）指的是模型生成的内容与现实世界事实或用户输入不一致的现象。这种现象通常表现为：

• 错误的事实：生成的内容包含虚假、过时或不准确的信息。
• 无中生有：模型会创造出一些并不存在的细节或事件。
• 矛盾信息：在同一输出中，模型会给出彼此矛盾的回答。

2. 什么是大模型的Epoch和学习率？

• Epoch：Epoch是指整个训练数据集被完整地用来训练一次。增加Epoch的数量可以使模型更充分地学习数据，但过高的Epoch可能导致过拟合，即模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现不佳。通常从较小的值开始（如10或50），随着训练进行监控损失变化并使用早停法（Early Stopping）来防止过拟合。
• 学习率（Learning Rate）：学习率是控制模型参数更新步长的超参数。较高的学习率可能导致模型训练不稳定，而较低的学习率可能导致训练过程缓慢。通常需要通过实验来找到合适的学习率，常见的方法包括学习率衰减和学习率调度。

3. Python的原生库有哪些？

Python的原生库包括但不限于以下这些：

• shlex —— 简单词法分析
• tkinter —— Tcl/Tk 的 Python 接口
• typing —— 对类型提示的支持
• pydoc —— 文档生成器和在线帮助系统
• doctest —— 测试交互式的 Python 示例
• unittest —— 单元测试框架
• pdb —— Python 的调试器
• timeit —— 测量小代码片段的执行时间
• sys —— 系统相关的形参和函数
• warnings —— 警告信息控制
• dataclasses —— 数据类
• contextlib —— 为 with 语句上下文提供的工具
• abc —— 抽象基类
• atexit —— 退出处理器
• traceback —— 打印或读取栈回溯信息
• gc —— 垃圾回收器接口
• inspect —— 检查当前对象
• site —— 站点专属的配置钩子

这些库提供了Python编程中常用的功能和工具。

4. DDO与DPO的区别

• DDO（Data Distribution Object）：
  • 数据管理：负责在分布式系统中存储、检索和管理数据。
  • 数据分发：将数据分发给不同的计算节点，以便进行并行处理。
  • 一致性保证：确保所有计算节点访问到的数据是一致的。
  • 容错性：在部分节点失败时，仍能保持系统的整体可用性。
• DPO（Data Processing Object）：
  • 数据处理：执行数据清洗、转换、聚合等操作。
  • 算法执行：运行机器学习算法或数据处理逻辑。
  • 性能优化：针对数据处理任务进行优化，以提高效率和准确性。
  • 结果输出：生成处理结果，可能是数据集、模型或分析报告。

区别：

• DDO主要关注数据的管理和分发，确保数据在分布式系统中的高效传输和一致性。
• DPO主要关注数据的处理和算法执行，优化数据处理任务的性能和准确性。

5. 大模型的批次是什么意思？

批次大小（Batch Size）是指每次传递给模型进行训练的数据样本数。批次大小的影响包括：

• 小批次：可以使模型更新更加频繁，有助于更快收敛，但计算开销大。
• 大批次：计算效率高，但可能导致收敛速度减慢和内存消耗增加。

通常从32、64或128开始，根据硬件条件和数据集规模进行调整。尝试多种大小，并观察验证集性能。

6. 解释下RAG、微调和提示词工程

• RAG（Retrieval Augmented Generation）：
  • 定义：RAG是一种技术，通过优化大型语言模型（LLM）的输出，使其能够在生成响应之前引用训练数据来源之外的权威知识库。RAG通过引入信息检索组件，利用用户输入从新数据源提取信息，并与LLM结合生成更好的响应。
  • 应用：RAG适用于需要快速更新知识、对实时性要求不是特别高的应用场景，以及对高度可解释性或准确性有要求的场景。
• 微调（Fine-tuning）：
  • 定义：微调是指在预训练模型的基础上，使用特定任务的数据对模型进行进一步训练，以适应特定的任务需求。
  • 应用：微调广泛应用于各种NLP任务，如文本分类、机器翻译、问答系统等。通过微调，模型可以更好地适应特定任务的数据分布和任务目标。
• 提示词工程（Prompt Engineering）：
  • 定义：提示词工程是一种技术，通过设计和优化提示词来引导生成式AI模型生成所需的输出。它涉及到自然语言处理、机器学习和人机交互等多个领域的知识，旨在创建高度有效和可控的AI系统。
  • 应用：提示词工程广泛应用于生成式AI系统，如自然语言处理、机器翻译等领域，通过有效的提示设计，可以提高用户的使用体验和效率，使系统能够更准确地生成人们所需要的输出成果。

7. 解释下模型蒸馏和模型量化

• 模型蒸馏（Model Distillation）：
  • 定义：模型蒸馏是一种知识转移技术，通过将一个大型复杂模型（教师模型）的知识转移到一个小型简单模型（学生模型）中，使学生模型在保持较小模型大小的同时，能够达到与教师模型相近的性能。
  • 应用：模型蒸馏常用于模型压缩和加速，特别是在资源受限的设备上部署模型时。通过蒸馏，可以显著减少模型的参数数量和计算复杂度，同时保持较高的准确率。
• 模型量化（Model Quantization）：
  • 定义：模型量化是一种通过减少模型参数的精度来减小模型大小和加速推理的技术。常见的量化方法包括将浮点数参数量化为低位整数（如INT8），从而减少模型的存储空间和计算复杂度。
  • 应用：模型量化广泛应用于移动设备和边缘设备上的模型部署，通过量化可以显著提高模型的推理速度和能效比，同时减少模型的存储空间需求。

8. 介绍下LangChain的库和方法

• LangChain：

  • 定义：LangChain是一个用于构建和部署大型语言模型应用的框架，提供了丰富的工具和接口，方便开发者快速构建和部署NLP应用。
  • 应用：LangChain支持多种大语言模型的调用，如OpenAI的GPT系列、阿里云的百炼平台等。通过LangChain，开发者可以轻松地将语言模型集成到自己的应用中，并进行微调和优化。

• LangChain的方法：

  • LangChain Expression Language (LECL)：使用“|”运算符链接LangChain应用的各个组件，如提示词模版、大语言模型、输出解析器等。例如：

    Python复制

    chain = prompt_template | model | parser
    print(chain.invoke({"language": "英文", "text": "今天天气怎么样？"}))
    

  • LangServe：将LangChain应用包装为一个服务供别人调用。例如：

    Python复制

    from fastapi import FastAPI
    from langserve import add_routes
    import uvicornapp = FastAPI(title="LangChain Server",version="1.0",description="A simple API server using LangChain's Runnable interfaces",
    )add_routes(app,chain,path="/chain",
    )uvicorn.run(app, host="localhost", port=8000)
    

    通过上述代码，可以将LangChain应用包装为一个API服务，方便其他应用调用。

9. 模型评测的方法有哪些

• MMLU (5-shot)：一个常用于衡量模型在多任务准确性的benchmark，主要涵盖了基础数学、美国历史、计算机科学、法律等57项任务。
• TruthfulQA (0-shot)：一个用于测试模型谎言倾向的benchmark。
• Chatbot Arena：一个大型语言模型（LLM）的基准平台，由LMSYS Org发布。通过众包方式进行匿名随机对战的LLM基准平台，最终使用Elo评分系统对大模型的能力进行综合评估。