1. prefix Decoder和causal Decoder和Encoder-Decoder区别是什么？
Prefix LM(前缀语言模型)和Causal LM(因果语言模型)是两种不同类型的语言模型，它们的区别在于生成文本的方式和训练目标。Prefix LM:前缀语言模型是一种生成模型，它在生成每个词时都可以考虑之前的上下文信息。在生成时，前缀语言模型会根据给定的前缀（即部分文本序列）预测下一个可能的词。这种模型可以用于文本生成、机器翻译等任务。Causal LM:因果语言模型是一种自回归模型，它只能根据之前的文本生成后续的文本，而不能根据后续的文本生成之前的文本。在训练时，因果语言模型的目标是预测下一个词的概率，给定之前的所有词作为上下文。这种模型可以用于文本生成、语言建模等任务。总结来说，前缀语言模型可以根据给定的前缀生成后续的文本，而因果语言模型只能根据之前的文本生成后续的文本。它们的训练目标和生成方式略有不同，适用于不同的任务和应用场景。
2. 大模型LLM的训练目标是什么？简单介绍一下大模型？
大型语言模型(Large Language Model)是指通过训练大规模的数据集（通常是海量的文本数据)来生成具有语言理解和生成能力的人工智能模型。这些模型的目标是理解人类语言的含义、语法和语境，并能够生成与之相符合的连贯文本。大型语言模型通常使用深度学习模型（如Transformer模型）来对输入文本进行建模和预测。这些模型通过预训练和微调的方式来提高其语言理解和生成的能力。预训练阶段通过大规模的无监督学习来学习语言的统计规律和潜在的语义，微调阶段则通过特定的监督学习任务（如问答、翻译等）来进一步提高模型的性能和适应性。大型语言模型已广泛应用于自然语言处理领域，如机器翻译、文本摘要、对话系统等。它们可以帮助生成自然、连贯的文本，回答问题，提供建议等。然而，由于这些模型需要大量的计算资源和数据来训练和推断，因此在实际应用中，需要权衡性能和成本之间的平衡。
3. 涌现能力是啥原因？大模型的涌现能力是？
大模型的涌现能力主要是由以下几个原因造成的：
- 数据量的增加：随着互联网的发展和数字化信息的爆炸增长，可用于训练模型的数据量大大增加。更多的数据可以提供更丰富、更广泛的语言知识和语境，使得模型能够更好地理解和生成文本。
- 计算能力的提升：随着计算硬件的发展，特别是图形处理器(GPU)和专用的A芯片（如TPU)的出现，计算能力大幅提升。这使得训练更大、更复杂的模型成为可能，从而提高了模型的性能和涌现能力。
- 模型架构的改进：近年来，一些新的模型架构被引入，如Transformer，它在处理序列数据上表现出色。这些新的架构通过引入自注意力机制等技术，使得模型能够更好地捕捉长距离的依赖关系和语言结构，提高了模型的表达能力和生成能力。
- 预训练和微调的方法：预训练和微调是一种有效的训练策略，可以在大规模无标签数据上进行预训练，然后在特定任务上进行微调。这种方法可以使模型从大规模数据中学习到更丰富的语言知识和语义理解，从而提高模型的诵现能力。
综上所述，大模型的涌现能力是由数据量的增加、计算能力的提升、模型架构的改进以及预训练和微调等因素共同作用的结果。这些因素的进步使得大模型能够更好地理解和生成文本，为自然语言处理领域带来了显著的进展。
LLM的涌现能力主要包含以下几个方面：
- In Context Learning(“Few-Shot Prompt’")，即用户给出几个例子，LLM不需要调整模型参数，就能够处理好任务。例如，用户给出几个情感计算的例子，LLM就能够根据文本判断情感倾向。
- Augmented Prompting Strategies，即用户使用一些特殊的手段来引导或激发LLM的诵现能力。例如，用户使用多步推理(chain-of-thought prompting)来让LLM进行复杂的逻辑推理；用户使用指令(instructions)来描述任务，而不使用少量示例(few-shot exemplars)来让LLM进行指令跟随(instructionfollowing)；用户使用程序语言(programming language)来让LLM进行程序执行(program execution)。
- Zero-Shot or Few-Shot Learning，即LLM能够在没有任何或极少量的训练数据的情况下，解决一些从未见过或者很少见过的问题。例如，LLM能够根据表情符号解码电影名；LLM能够模拟Liux计算机终端并执行一些简单的数学计算程序。
4. 为何现在的大模型大部分是Decoder only结构？
LLM之所以主要都用Decoder-only架构，除了训练效率和工程实现上的优势外，在理论上是因为Encoder的双向注意力会存在低秩问题，这可能会削弱模型表达能力，就生成任务而言，引入双向注意力并无实质好处。而Encoder-Decoder架构之所以能够在某些场景下表现更好，大概只是因为它多了一倍参数。所以，在同等参数量、同等推理成本下，Decoder-only架构就是最优选择了。众所周知，Attention矩阵一般是由一个低秩分解的矩阵加softmax而来，具体来说是一个n×d的矩阵与d×n的矩阵相乘后再加softmax(n>>d)，这种形式的Attention的矩阵因为低秩问题而带来表达能力的下降，具体分析可以参考《Attentionis Not All You Need:Pure Attention Loses Rank Doubly Exponentially with Depth》。而Decoder-only架构的Attention矩阵是一个下三角阵，注意三角阵的行列式等于它对角线元素之积，由于softmax的存在，对角线必然都是正数，所以它的行列式必然是正数，即Decoder-only架构的Attention矩阵一定是满秩的！满秩意味着理论上有更强的表达能力，也就是说Decoder-only架构的Attention矩阵在理论上具有更强的表达能力，改为双向注意力反而会变得不足。
详细参考链接：https://www.zhihu.com/question/588325646/answer/2931819174?utm_id=0
5. 大模型具有什么优点和缺点？
优点：
- 更准确：AI大模型有更多的参数，能够处理更复杂的信息和更深入的上下文，提高了精度和准确性。
- 更智能：AI大模型能够模拟人类的思维和学习模式，通过大量的训练数据，从而提高人工智能的智能性。
- 更具通用性：AI大模型能够自适应不同的工作和环境，可以适应各种不同的自然语言、视觉和声音数据。
- 更加高效：AI大模型通过并行计算和分布式训练，大大提高了计算效率，能够在短时间内处理大量的数据。
缺点：
- 计算资源问题：AI大模型需要更多的计算资源，如多合GPU和分布式计算等，高昂的成本阻碍了普及和应用。
- 数据集问题：AI大模型需要大量的标注数据，以便训练和优化模型。但实际场景中的数据通常是不完整、不一致和缺乏标注的。
- 可解释性：AI大模型对于预测结果的解释通常比较困难，难以解释其判断的依据和原因，使得大模型的使用和应用存在风险和误判的情况。
- 环境依赖：AI大模型对于使用语言、环境等存在更高的依赖性，需要针对特定场景进行定制和使用。
- OpenAl承认ChatGPT"有时会写出看似合理但不正确或荒谬的答案"，这在大型语言模型中很常见，称作人工智能幻觉。
6. 什么是LLMs复读机问题？
LLMs复读机问题指的是大型语言模型(LLMs)在生成文本时出现的一种现象，即模型倾向于无限地复制输入的文本或者以过度频繁的方式重复相同的句子或短语。这种现象使得模型的输出缺乏多样性和创造性，给用户带来了不好的体验。
7. 为什么会出现LLMs复读机问题？
- 数据偏差：大型语言模型通常是通过预训练阶段使用大规模无标签数据进行训练的。如果训练数据中存在大量的重复文本或者某些特定的句子或短语出现频率较高，模型在生成文本时可能会倾向于复制这些常见的模式。
- 训练目标的限制：大型语言模型的训练通常是基于自监督学习的方法，通过预测下一个词或掩盖词来学习语言模型。这样的训练目标可能使得模型更倾向于生成与输入相似的文本，导致复读机问题的出现。
- 缺乏多样性的训练数据：虽然大型语言模型可以处理大规模的数据，但如果训练数据中缺乏多样性的语言表达和语境，模型可能无法学习到足够的多样性和创造性，导致复读机问题的出现。
8. 如何缓解LLMs复读机问题？
- 多样性训练数据：在训练阶段，尽量使用多样性的语料库来训练模型，避免数据偏差和重复文本的问题。
- 引入噪声：在生成文本时，可以引入一些随机性或噪声，例如通过采样不同的词或短语，或者引入随机变换操作，以增加生成文本多样性。
- 温度参数调整：温度参数是用来控制生成文本的多样性的一个参数。通过调整温度参数的值，可以控制生成文本的独创性和多样性，从而减少复读机问题的出现
- 后处理和过滤：对生成的文本进行后处理和过滤，去除重复的句子或短语，以提高生成文本的质量和多样性。
- Beam搜索调整：在生成文本时，可以调整Beam搜索算法的参数。Beam搜索是一种常用的生成策略，它在生成过程中维护了一个候选序列的集合。通过调整Beam大小和搜索宽度，可以控制生成文本的多样性和创造性。
- 后处理和过滤：对生成的文本进行后处理和过滤，去除重复的句子或短语，以提高生成文本的质量和多样性。可以使用文本相似度计算方法或规则来检测和去除重复的文本。
- 人工干预：对于关键任务或敏感场景，可以引入人工干预和控制机制，对生成的文本进行审查和筛选，确保生成结果的准确性和多样性。
9. lama输入句子长度理论上可以无限长吗？
理论上可以，但实际一般效果不好，理论上来说，LLMs(大型语言模型)可以处理任意长度的输入句子，但实际上存在一些限制和挑战。下面是一些相关的考虑因素：
- 计算资源：生成长句子需要更多的计算资源，包括内存和计算时间。由于LLMs通常是基于神经网络的模型，计算长句子可能会导致内存不足或计算时间过长的问题。
- 模型训练和推理：训练和推理长句子可能会面临一些挑战。在训练阶段，处理长句子可能会导致梯度消失或梯度爆炸的问题，影响模型的收敛性和训练效果。在推理阶段，生成长句子可能会增加模型的错误率和生成时间。
- 上下文建模：LMs是基于上下文建模的模型，长句子的上下文可能会更加复杂和深层。模型需要能够捕捉长句子中的语义和语法结构，以生成准确和连贯的文本。
10. 什么情况用Bert模型，什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型，咋选？
选择使用哪种大模型，如Bert、LLaMA或ChatGLM，取决于具体的应用场景和需求。下面是一些指导原则：
- Bert模型：Bert是一种预训练的语言模型，适用于各种自然语言处理任务，如文本分类、命名实体识别、语义相似度计算等。如果你的任务是通用的文本处理任务，而不依赖于特定领域的知识或语言风格，Bert模型通常是一个不错的选择。
- LLaMA模型：LLaMA(Language Model for the Medical Domain)是专门针对医学领域的预训练语言模型。如果你的应用场景涉及医学领域，例如医学文本的理解、医学问答系统等，LaM4模型可能更适合，因为它在医学领域的知识和术语上进行了专门的训练。
- ChatGLM模型：ChatGLM是一个面向对话生成的语言模型，适用于构建聊天机器人、智能客服等对话系统。如果你的应用场景需要模型能够生成连贯、流畅的对话回复，并且需要处理对话上下文、生成多轮对话等，ChatGLM模型可能是一个较好的选择。
11. 如何让大模型处理更长的文本？
- 分块处理：将长文本分割成较短的片段，然后逐个片段输入模型进行处理。这样可以避免长文本对模型内存和计算资源的压力。在处理分块文本时，可以使用重叠的方式即将相邻片段的一部分重叠，以保持上下文的连贯性。
- 层次建模：通过引入层次结构，将长文本划分为更小的单元。例如，可以将文本分为段落、句子或子句等层次，然后逐层输入模型进行处理。这样可以减少每个单元的长度，提高模型处理长文本的能力。
- 部分生成：如果只需要模型生成文本的一部分，而不是整个文本，可以只输入部分文本作为上下文，然后让模型生成所需的部分。例如，输入前一部分文本，让模型生成后续的内容。
- 注意力机制：注意力机制可以帮助模型关注输入中的重要部分，可以用于处理长文本时的上下文建模。通过引入注意力机制，模型可以更好地捕捉长文本中的关键信息。
- 模型结构优化：通过优化模型结构和参数设置，可以提高模型处理长文本的能力。例如，可以增加模型的层数或参数量，以增加模型的表达能力。还可以使用更高效的模型架构，如Transformer等，以提高长文本的处理效率。
12. 如果想要在某个模型基础上做全参数微调，究竟需要多少显存？
这个问题首先需要了解BF16和FP16，BF16是对FP32单精度浮点数截断数据即用8bit表示指数，7bit表示小数。FP16半精度浮点数，用5bit表示指数，10bit表示小数。与单精度相比，采用BF16FP16吞吐量可以翻倍，内存需求可以减半。这两者精度上差异不一样，BF16可表示的整数范围更广泛，但是尾数精度较小；FP16表示整数范围较小，但尾数精度较高。通常微调用bf16，推理用p16，当在模型大小为XB且参数精度为半精度，推理所需显存约为X的两倍，而全参数微调所需显存约为推理所需显存的四倍，包括模型推理（一倍）、梯度（一倍）、优化器（两倍），也就是X的八倍。
13. 为什么SFT之后感觉LLM傻了？SFT指令微调数据如何构建？
- 数据分布偏差：在SFT过程中，采用的微调数据集可能与模型在预训练期间所接触的数据存在较大差异，可能会削弱模型的表现，这种分布的不一致可能会导致模型在应对新任务时做出错误或不精确的预测。
- 标注异常：在微调数据集中可能存在标注错误或标签不精确的情况（即使质量较低的数据集很少也会对模型产生负面影响)。这类不准确的标签可能会对模型的性能造成不利影响，使得模型表现出不合逻辑或错误的行为。
- 过度拟合现象：如果用于微调的数据集规模较小，或者模型的参数量过于庞大，可能会导致模型对微调数据集过拟合，从而使得模型在新样本上的表现力下降。这种过度拟合的问题可能使得模型对微调数据集中的特定实例过分敏感，而不能有效地推广到新的、更广泛的数据上。
- 数据集多样性不足：用于微调的数据集可能没有足够的多样性，未能覆盖模型在执行新任务时可能遇到的各种输入类型。这种多样性的缺失可能会导致模型在遇到与微调数据集显著不同的新输入时，表现出困惑或做出错误的决策。
- 原始数据采集：需要收集与目标任务相关的原始数据。可以涵盖了从对话实例、分类项到生成任务的数据样本，具体依据目标任务而定。要注意保证数据集既具备足够的代表性也要有广泛的多样性，这对于增强模型的泛用性至关重要。通常我们需要训练模型的对话能力，因此我们就要考虑多收集单轮对话和多轮对话的数据集。
- 数据标注：对采集到的原始数据执行打标操作，给予每一个数据样本恰当的标签或是目标输出。打标的形式将基于您的具体任务而定，可能包括分类标签、文本生成内容或是对话反应等。保障打标工作的精确性与一致性。
- 数据集分割：对已打标的数据执行分割，以便区分出训练集、验证集和测试集。通常将大量数据指定为训练用途，取一小部分进行模型性能验证，以最终评估模型泛化性能。
- 数据预处理：针对任务需求对数据进行必要的预处理步骤。这可能包括文本清理、分词处理、去除无用词汇、词根提取等操作。确保最终的数据格式满足模型输入的规范，同时将数据转换成适合模型训练的格式。
