答案解析:Fully Sharded Data Parallel (FSDP)技术允许在多个GPU之间分片模型参数、梯度和优化器状态,从而实现跨GPU的模型训练。这种技术特别适用于模型过大而无法在单个GPU上训练的场景。 总结 掌握上述10个LLM面试常见问题及其答案解析,将有助于求职者在面试中展现自己的专业素养和技术实力。同时,了解LLM的基本原理、...
今天我们来总结以下大型语言模型面试中常问的问题 1、哪种技术有助于减轻基于提示的学习中的偏见? A.微调 Fine-tuning B.数据增强 Data augmentation C.提示校准 Prompt calibration D.梯度裁剪 Gradient clipping 答案:C 提示校准包括调整提示,尽量减少产生的输出中的偏差。微调修改模型本身,而数据增强扩展训练数据。
这里的空格也被算作 token 的一部分。 模型能力:这些模型非常擅长于识别各个 token 之间的关系。它们就像是解词密的侦探,能预测出这些 token 序列中下一步会出现什么。 Token 数量:模型处理的 token 数目取决于你输入和输出文本的长度。一个简单的规则是,一个 token 通常相当于大约 4 个英文字符。根据 OpenAI 的...
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子词算法不直接减少训练数据量。数据大小保持不变。虽然限制词汇表大小可以提高计算效率,但这并不是子词算法的主要目的。它们的主要优点在于用较小的单位集有效地表示较大的词汇表。 8、与Softmax相比,Adaptive Softmax如何提高大型语言模型的速度? A.稀疏单词表示 ...
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