LLMs Interview 八股文

简介

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目录

01.大语言模型简介

1.1 大模型发展历程

1. 语言模型

1.2 常见大模型

1. llama系列模型
2. chatglm系列模型

1.3 LLM基础题目

02.大语言模型基础

2.1 Transformer模型

1. attention
2. layer_normalization
3. 位置编码
4. tokenize分词
5. token及模型参数
6. 激活函数

2.2 大语言模型结构

03.语言模型训练数据集

04.分布式训练

4.1 基础知识

1. 概述
2. 数据并行
3. 流水线并行
4. 张量并行
5. 序列并行
6. 多维度混合并行
7. 自动并行
8. moe并行
9. 总结

4.2 DeepSpeed

1. DeepSpeed介绍

4.3 软硬件

1. 显存问题

4.4 分布式相关题目

05.有监督微调

5.1 理论

1. 基本概念
2. prompting
3. adapter-tuning
4. lora
5. 总结

5.2 微调实战

1. LLaMa2微调

5.3 有监督微调相关题目

1. 微调
2. 预训练

06.推理

6.1 推理框架

1. llm推理框架简单总结
2. vLLM
3. Text Generation Inference
4. Faster Transformer
5. TRT LLM

6.2 推理优化技术

1. LLM推理优化技术
2. LLM推理常见参数

6.3 推理相关题目

1. 推理

07.强化学习

7.1 强化学习原理

1. 策略梯度（pg）
2. 近端策略优化(ppo)

7.2 RLHF

1. 大模型RLHF：PPO原理与源码解读
2. DPO

7.3 一些题目

1. rlhf相关
2. 强化学习

08.检索增强rag

8.1 RAG

1. 检索增强llm

2. rag（检索增强生成）技术

8.2 Agent

1. 大模型agent技术

09.大语言模型评估

9.1 模型评估

1. 评测

9.2 LLM幻觉

1. 大模型幻觉
2. 幻觉来源与缓解

10.大语言模型应用

10.1 思维链（CoT）

1. 思维链（cot）

10.2 LangChain 框架

1. langchain

98.LLMs相关课程

99.参考资料

更新记录

• 2024.03.19 : 推理参数
• 2024.03.17 ： 强化学习部分，PG，PPO，RLHF，DPO
• 2024.03.13 ： 强化学习题目
• 2024.03.10 : LLMs相关课程
• 2024.03.08 ： RAG技术
• 2024.03.05 ：大模型评估，幻觉
• 2024.01.26 ：语言模型简介
• 2023.12.15 ： llama，chatglm 架构
• 2023.12.02 ：LLM推理优化技术
• 2023.12.01 ：调整目录
• 2023.11.30 ：18.Layer-Normalization，21.Attention升级
• 2023.11.29 ： 19.激活函数，22.幻觉，23.思维链
• 2023.11.28 ： 17.位置编码
• 2023.11.27 ： 15.token及模型参数， 16.tokenize分词
• 2023.11.25 ： 13.分布式训练
• 2023.11.23 ： 6.推理， 7.预训练， 8.评测，9.强化学习， 11.训练数据集，12.显存问题,14.agent
• 2023.11.22 ： 5.高效微调
• 2023.11.10 ： 4.LangChain
• 2023.11.08 ： 建立仓库；1.基础，2.进阶，3.微调