【NLP高频面题 - LLM架构篇】LLM对Transformer都有哪些优化？
⚠︎ 重要性：★★★ 💯
NLP Github 项目：
-
NLP 项目实践：fasterai/nlp-project-practice
介绍：该仓库围绕着 NLP 任务模型的设计、训练、优化、部署和应用，分享大模型算法工程师的日常工作和实战经验
-
AI 藏经阁：https://gitee.com/fasterai/ai-e-book
介绍：该仓库主要分享了数百本 AI 领域电子书
-
AI 算法面经：fasterai/nlp-interview-handbook#面经
介绍：该仓库一网打尽互联网大厂NLP算法面经，算法求职必备神器
-
NLP 剑指Offer：https://gitee.com/fasterai/nlp-interview-handbook
介绍：该仓库汇总了 NLP 算法工程师高频面题
目前主流的大模型架构都是基于LLaMa架构的改造，LLaMa（Large Language Model Meta AI）是由Meta AI开发的一种大语言模型，其核心架构是基于Transformer模型，这是一种由多层自注意力机制和前馈神经网络组成的深度学习结构。
具体来说，LLaMa模型主要由Attention和MLP层堆叠而成，并采用了前置层归一化、RMSNorm归一化函数、SwiGLU激活函数、分组查询注意力机制和旋转位置编码等技术进行改进。
LLaMa模型具有多种参数规模版本，包括7B、13B、33B和65B等多种不同的参数量，这是目前语言领域领先模型中的主流架构。
NLP 大模型高频面题汇总
NLP基础篇
-
【NLP 面试宝典 之 模型分类】 必须要会的高频面题
-
【NLP 面试宝典 之 神经网络】 必须要会的高频面题
-
【NLP 面试宝典 之 主动学习】 必须要会的高频面题
-
【NLP 面试宝典 之 超参数优化】 必须要会的高频面题
-
【NLP 面试宝典 之 正则化】 必须要会的高频面题
-
【NLP 面试宝典 之 过拟合】 必须要会的高频面题
-
【NLP 面试宝典 之 Dropout】 必须要会的高频面题
-
【NLP 面试宝典 之 EarlyStopping】 必须要会的高频面题
-
【NLP 面试宝典 之 标签平滑】 必须要会的高频面题
-
【NLP 面试宝典 之 Warm up 】 必须要会的高频面题
-
【NLP 面试宝典 之 置信学习】 必须要会的高频面题
-
【NLP 面试宝典 之 伪标签】 必须要会的高频面题
-
【NLP 面试宝典 之 类别不均衡问题】 必须要会的高频面题
-
【NLP 面试宝典 之 交叉验证】 必须要会的高频面题
-
【NLP 面试宝典 之 词嵌入】 必须要会的高频面题
-
【NLP 面试宝典 之 One-Hot】 必须要会的高频面题
-
......
BERT 模型面
-
【NLP 面试宝典 之 BERT模型】 必须要会的高频面题
-
【NLP 面试宝典 之 BERT变体】 必须要会的高频面题
-
【NLP 面试宝典 之 BERT应用】 必须要会的高频面题
-
......
LLMs 微调面
-
【NLP 面试宝典 之 LoRA微调】 必须要会的高频面题
-
【NLP 面试宝典 之 Prompt】 必须要会的高频面题
-
【NLP 面试宝典 之 提示学习微调】 必须要会的高频面题
-
【NLP 面试宝典 之 PEFT微调】 必须要会的高频面题
-
【NLP 面试宝典 之 Chain-of-Thought微调】 必须要会的高频面题
-
......
本文由mdnice多平台发布
